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1.摘要 [x;(cISK1 zmrQf/y{R
,f8}q]FTA 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)。 (3
IZ 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。 `z9)YH 7?6xPKQ)H
9W{,=.%MX$ +
,@ FxZl 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 On#;)35M `Y\gSUhzS eWb0^8_ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 *j|/2+pq 操作→ U9 1 &| 杂项→ c3=-Mq9Q Savitzky-Golay过滤器 $Y8>_6%+T f ,tW_g
cC^W2\ vuYO\u+ud 3.可视化的过滤函数 8)L'rW{q# y,MPGW_
X AQGG> To3^L_v" 4.影响过滤器-窗口大小 z%OuI 8"' 2 ]L=s3 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。 R'rTE ;tJWOm
Z;ZuS[ZA /_]ltX D 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。 5\okU"{d7 b6 $,Xh
?q\FLb%"7 ~mtTsZc 5.局部噪声过滤 )VNM/o%Q ZB-QABn
?#d6i$ \ jECSV| 6.FWHM 检测 3pB}2] ,Kuk_@(}5~
YPu9Q ful#Px6m 7.等距的重采样 2b5 #PcKa +}P%HH]E/p
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