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1.摘要 E-X02A :3se/4y} )+)qFGVz 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)。 #cikpHLXG 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。 %YuFw|wO C9Cl$yZ
?r$&O*; ?<OE|nb& 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 t }K8{
V rWL&-AZQl u#ocx[ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ieO w& 操作→ EAs^i+/ 杂项→ OK@yMGz1I Savitzky-Golay过滤器 QVb{+`.7 G{+zKs}~
2_6@&2 H_iQR9Ak7 3.可视化的过滤函数 AAi4}
8+\ M(} T\R
^MWp{E *TL3-S? 4.影响过滤器-窗口大小 %~<F7qB nS!m1&DeD 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。 U
d+6=Us{ 43`Atw`\
0LWV.OIIC Fe2iG-ec 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。 H'@@%nO( Z4k'c+
'Urx83 =`qEwA 5.局部噪声过滤 |i(@1 l L>`inrpz=w
^Y"|2 : 3|Y.+W 6.FWHM 检测 =1VpO{q 7Zh#7jiZ`
Qj9'VI>& :Q;mgHTNz 7.等距的重采样 tHJahK:"k 4g+o/+6!4
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