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1.摘要 :\=
NH0M V;+$/>J`vB f8_UIdM7 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 uB%^2{uU 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 hm} :Me$[) "jN-Yd,z
Appz1q :8!3*C-= 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 GbrPtu2{@V a>jI_)L :g:h 0'G 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ~^5n$jq 操作→ CR PE?CRQF 杂项→ YH+\rb_ Savitzky-Golay过滤器 ^3@a0J=F $j2)_(<A%Q
6!D 'pls]I] 3.可视化的过滤函数 3V!&y/c< -3%)nV
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G#n)|p 4.影响过滤器-窗口大小 9^*YYK}% )KhVUFS1 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ~5dq5_ }eRG$)'
eeTaF!W fB"gM2' 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。 Zgf||, K[yJu 4
2_~XjwKE
KGwL09) 5.局部噪声过滤 bh6wI%8H ,
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dC|#l?P P\0%nyOG(% 6.FWHM 检测 .wOLi Ms 6i=wAkn_J
)$N{(Cke2T V>j` 7.等距的重采样 W$&Ets8zo jY6=+9Jz5
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