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aoK4Du{ 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)。 Yx!n*+ :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。 |veBq0U N" ; ^S
=/m}rcDN PB@-U.Z 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 B]i+,u 6kC)\uy sZT VM9<) 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ^>eFm8`N 操作→ f)WPOTEY 杂项→ 4 #G3ew Savitzky-Golay过滤器 sE}sE=\ ${e -ffyy
NXi,5 u$\Tg3du2 3.可视化的过滤函数 ypxC1E ^,>}%1\
,d5ia4\K bnIf}ut-G 4.影响过滤器-窗口大小 >[hrJn[ ~;` fC|) 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。 } cRi
A ga,A'Z
L-SdQTx_ ?fm2qrV@fp 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。 ayHn_ 5t TLMZ `o
L{zamVQG WtMcI>4w 5.局部噪声过滤 :LG}yq^ *%;6P5n%
m79m{!q$- =xl7vHn7 6.FWHM 检测 P~;<o!f ~rp.jd 0l
">03~:oA ]rKH|i 7.等距的重采样 aIY$5^x ;H`=):U
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