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1.摘要 MZ% P(5 Yxi.A$g lc[\S4 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 E%/E%9-7\ 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 GAz;4pUZ z2 nDD6N
t%N#Yh! +a;:7[%& 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 *:GoS?Ma {e>}.R P]!eM( 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ~#(bX]+A 操作→ `q4\w[0+p 杂项→ ,4EE9
?J Savitzky-Golay过滤器 W;Fcp RHE< QG
~~wz05oRG
%Ix^Xb0 3.可视化的过滤函数 cAIS?]1 U_oMR$/Z
3%k@,Vvt F<G.!Y8!& 4.影响过滤器-窗口大小 #J1a `}x okr'=iDg 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。 H-0deJ[> >/evL
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ow]n)Te +F4xCz7f 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。 P +oCcYp e$Md?Pq
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5.局部噪声过滤 -u)06C*39 7F.>M
[,G]#<G?q .B>|>W O 6.FWHM 检测 rd. "mG. VZw( "a*TB
#YjV3O5< EMJio\ 7.等距的重采样 @Q TG QWfwoe&;R:
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