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1.摘要 G6b\4}E 'j+J?Y^ ~\z\f}w 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)。 Rg6e7JVu 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。 S?5z )'RLK4l
PiRbdl @: s |X 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 u&>o1!c*P v*nX \5%T'S@5 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
C9q`x2 操作→ f&S,l3H< 杂项→ W1s4[rL!Ht Savitzky-Golay过滤器 8L?35[]e ,&sBa{0
;,y9 }>w;(R 3.可视化的过滤函数 =B(zW.Gf @GYM4T
TWC^M{e Pv`^#BX' 4.影响过滤器-窗口大小 $ #C$V> W)F2X0D> 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。 (s,*soAN }XiS:
:G|Jcl=r Nd&u*&S 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。 u8*Uia*vwH (d[)U<
6M"]p {O6f1LuH 5.局部噪声过滤 "YGs<)S &Q^M[X
N"b>]Ab] ; )jp#|#h 6.FWHM 检测 )#r]x1[Kn ,c6ID|\
k[N46=u v.+-)RLQg 7.等距的重采样 JQ%`]=n(/ Z8Fbx+~"
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