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u{>_Pb 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)。 WG\gf\= I 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。 wEp*j+Mmce '<v_YxEn
1;$8=j2 SK&? s`
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 cy+EJq I (RtjD`e} }M+2 ,#l 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ZZJXd+Q} 操作→ R]8^
@i1 杂项→ G"._]3CPF Savitzky-Golay过滤器 $hM>%u hr)CxsPoRQ
j^&{5s |Vq&IfP 3.可视化的过滤函数 <Z6tRf;B {95u^S=
fL7u419= v7kR]HU[y 4.影响过滤器-窗口大小 -jJw wOm vs|_l!n3 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 5/{";k)L+ ./!6M
mhXSbo9w- YKZk/m&H 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 ])YGeY(V0+ *gxo!F}
b5v6Y:f&fK lx vRF93a. 5.局部噪声过滤 EDkxRfY2/ =cN!h"C[
Es~|:$(N]| `AO<r 6.FWHM 检测 :1O1I2L0 B,Gt6cUq
<P"4Mk7`s xQetAYP` 7.等距的重采样 6uAo0+-k 0D*uZ,oBEw
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