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1.摘要 ;uho.)%N`F $ghlrV;:ct [Mk:Zz% 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 ~}_S]^br 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 Z817f]l d"=)=hm!
l h?[wc 0Of6$` 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 F]L96& ~bqw !rz 7*kTu0m 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 '=+gweM 操作→ O!'gylj/ 杂项→ sk5B} - Savitzky-Golay过滤器 K1=j7 cpm *m"Nk
q8)wAl [1l OGck[ 3.可视化的过滤函数 ,T-xuNYC \('WS[$2
u"F{cA!B Z kBWVZb 4.影响过滤器-窗口大小 q>6RO2, BQ=JZ4& 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 iX6*OEl/Q WQ9VcCY
On(.(7sNc 6n\){dkZ~ 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。 F9>"1 xS; tmc
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o3_us 5.局部噪声过滤 hG}gKs I :8s 3;
s)+] pxV0- ~"Su2{"8B 6.FWHM 检测 /GF"D5 j>5X^Jd
hb(H-`16 )K]<\Q[ 7.等距的重采样 )Wk&c8|y FjW%M;H
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