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1.摘要 E~}[+X@ Vl-D<M+ih y]w )`}Ax 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)。 #U:0/4P( 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。 2nJYS2mT7 F~%|3a$Y
yX`J7O{= fG3wc
l~ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 M`(;>Kp7 3|jn,?K)N (&k')ff9K 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 \Ec
X!aC 操作→ } mgVC 杂项→ Nz}|%.GP" Savitzky-Golay过滤器 1T:)Zv' ]bf'
$f9 ,##/ Un]DFu 3.可视化的过滤函数 &&ja|o- *u58l(&`8
=Z^un&' y)0gJP
L^ 4.影响过滤器-窗口大小 9GtLMpy ixg\[5.Q+ 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。 HhzkMJR8 6V+V
zDo
2m|Eoc&M_ { 576+:* 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。 i[mC3ghM6, /FoUo
X #&(~1O C+DG+_%V*S 5.局部噪声过滤 bOi};/f 7?+5%7-
er#8D6* KsZ@kTs 6.FWHM 检测 r4;^c} ?0? x+
<yis HI}pX{.\ 7.等距的重采样 fLLnf].O xV"6d{+
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