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>ceC8"}J5M 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)。 `J,>#Y6(J 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。 0<!9D):Bb z.-yL,Rc`-
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i 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 94#,dA,M >
UZ-['H -@(LN%7!C 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 F,~BhKkbV 操作→ )
~=pt&+ 杂项→ ]j>xQm\ Savitzky-Golay过滤器 { im?tZ, :k1?I'q%
q x)\{By /e>%yq<9B 3.可视化的过滤函数 7wx=# (yP1}?
:VlA2Ih&q u>lt}0 4.影响过滤器-窗口大小 . J O3# i&>^"_4rc 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。 (1D1;J4g QNx]8r
S2'a i _S
ng55s 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。 qG;tD>jy ,@f"WrQ
Y`j$7!j H^n@9U;[K 5.局部噪声过滤 h^=;\ng1l {FvFah
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6 6.FWHM 检测 ,EEAxmf .|[{$&B
]?=87w rq3f/_#L!O 7.等距的重采样 ^>l <)$s Mn
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