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1.摘要 HDvj{ _}:9ic]e g05:A0X# 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)。 uhSRl~tn 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。 %L.,:m tq) NC)I u
1"RO)& qXR>Z=K< 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 fKY6stJE dms R>Q C|5eV=f)P 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ` :eXXE 操作→ 1Y$ gt 杂项→ 6AKH0t|4 Savitzky-Golay过滤器 *F1!=:&s 8G`fSac`
zGHP{a1O7 cx_FtD 3.可视化的过滤函数 oJK1~;: {1li3K&0s
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S /)ps_gM 4.影响过滤器-窗口大小 ~Os"dAgZFY xgn@1.}G 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。 a FjcyD I7ZY9W(S
|&`NB| <f%JZ4p* 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。 vz#VW }26?bd@e`
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)+0 5.局部噪声过滤 9G_bM(q'^2 !4\`g?
kE;h[No&K Y*/:IYr` 6.FWHM 检测 ,+-l1GpL #n2'N^t
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4 7.等距的重采样 X<dQq`kZ `% k9@k.
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