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;j0.#P:a 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)。 ().C 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。 maap X/J >{^_]phlb
#aqnj+ @[^ 3yC# 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 (
fFrX_K] *"^X)Y{c+l ]TrJ*~ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 3U6QYD55]] 操作→ !WyJ@pFU^ 杂项→ lO@-*m$
Savitzky-Golay过滤器 1RkN^FZOxq 2tz4Ag
u$w.'lK whI4@# 3.可视化的过滤函数 -l=C7e U`*we43
ihkZs3} .\bJ,of9 4.影响过滤器-窗口大小 SrA6}kS IsE&k2 SD 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ~cr iZI/ |1wZ`wGZ:L
UB@(r86d ]Jz=.F sO 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 C?. ;3 h l<_v3/3
RlfI]uCDM !KV!Tkx h 5.局部噪声过滤 +HE,Q6-A CX#d
)F9IzR-&m MKtI3vi? 6.FWHM 检测 8z93ETv7` 0+0Y$;<
P#pb48^- 5]{rim 7.等距的重采样 &Zz&VwWR o]0E
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