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1.摘要 PCHspe9!y QF\nf_X )-emSV0zE 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)。 YcX\t6VK 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。 B~N3k \0d'y#Gp*
3V?x&qlP> 5.oIyC^Ik 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 : S3+UT pITF%J@_] ~bxev/$d 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 [#q]B=JB 操作→ I](a 5i 杂项→ 4$[o; t> Savitzky-Golay过滤器 Wz s=BNm9 &v0-$
C_kuW+H V(F9=r<X 3.可视化的过滤函数 -]HZ?@ sHc-xnd
Lr D@QBT jt on \9 4.影响过滤器-窗口大小 {V2"Pym? @)uV Fw"\ 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。 ?nGi if xF8n=Lc
%g}d}5s KDq="=q 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。 ^]nLE]M
Rbf6/C
#%\0][Xf ]*\MIz{56' 5.局部噪声过滤 mGj)Zrx> O*~z@"\
%7)TiT4V 2CO/K_Q 6.FWHM 检测 eMC^ORdY 31a,i2Q4
"mW'tm1+ )*;Tt @'y 7.等距的重采样 dA~:L`A|X ]=qauf>3
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