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4|6&59?pnc 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)。 x2C/L 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。 LG=X)w)W4S `RL,ZoYuu
>*`>0Q4y G@!_ZM8h 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 \E$1lc }XCR+uAz W$" Y%^L 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 [jl2\3* 操作→ ImWXzg3@{ 杂项→ gX@nPZjg Savitzky-Golay过滤器 u0XP(dH Ecxj9h,S
-F"d0a, R}DX(T,K 3.可视化的过滤函数 dD/t_ {h uxa=KM1H
'7xxCj/* CAUijMI@ 4.影响过滤器-窗口大小 S3uyn78hI rI0)F 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。 })20Zld}a >Hih
h?0F-6z T3PX gL)o 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。 v%lv8Lar' b fp,zs
!0Idp% gyi)T?uS) 5.局部噪声过滤 >0PUWr$8 /Q?~Q0{)es
"r8EC +0]'| t F> 6.FWHM 检测 !|B3i_n b.#^sm//
%_R$K#T^, aXe{U}eow 7.等距的重采样 "hWJ3pi{o{ k/G7.)C
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