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$ 1(u.Ud 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)。 5Ah-aDBj 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。 3OHP-oa. w
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96F:%|yG o}5:vi] 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 wxZnuCO%H8 U'LO;s04m $P]%Px!x 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 %5RYa<oP 操作→ @1P1n8mH] 杂项→ ua:.97~Ym Savitzky-Golay过滤器 1$idF O#A1)~
bWv6gOPR3 9Q :IgY?T 3.可视化的过滤函数 tBG :ECUL fRT:@lV
\E.t=XBn ( ~pcPGUG 4.影响过滤器-窗口大小 5h[u2&;G OR a!84L 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。 ;-=y}DK #s1M>M)
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^KsG 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。 %e7{ke}r K_`*ZV{r
!gy'_Y /+RNPQO O 5.局部噪声过滤 5 LX3. .Z&OKWL
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