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Fq5u%S 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 V0W4M% 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 56.JBBZZ 9!Jt}n?!g
HavlN}h ~I%164B+/ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 r;*
|^> :@ VC Kq! E)f9`][ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 \ym^~ Q| 操作→ \i@R5v=zL 杂项→ 3}&3{kt Savitzky-Golay过滤器 "PO8 Q hvNK"^\p
HW,v" v+`'%E 3.可视化的过滤函数 \~(kGE--+ ;aX?K/
\_6 ZH8 w^} 4.影响过滤器-窗口大小 #s15AyKz5 Xw<;)m 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ksuePMIK N- knhA
m)"(S B8n[ E 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 Dq$1
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vNuws_ js"5{w& 5.局部噪声过滤 e*PUs W*CRxGyZCl
|YyNqwP`, "kBVHy 6.FWHM 检测 ^_DwuY vM5/KrW
b7I0R;Zj CI-za !T 7.等距的重采样 jgG9?w)|u !K}W.yv,
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