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1.摘要 B+:'Ld]( L"Y_:l3"7 r)$(>/[$ 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)。 ?)=A[
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。 Ktrqrl^IJ '1?b?nVo
"b&[W$e 32[ lsU>1 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Xy{\>}i]N lp`raNNo YGVj$\ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 N}0-L$@SL 操作→ _8$arjx= 杂项→
LfD70r\ Savitzky-Golay过滤器 yLfb'Ba {Lj]++`fB]
M7R.?nk UR')) 1n 3.可视化的过滤函数 9!hiCqA& B4k~~ ;|
`usX(snY c]]OV7;)> 4.影响过滤器-窗口大小 FX
QUj&9 vu^ '+ky 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。 }:UNL^e? I
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)l}Gwd]h D+Osz 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。 N%Gb sqkk4w1#C
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^J,Zl`N 5.局部噪声过滤 0zD[mt *n$=2v^A
X-$~j+YC &6-udZB- 6.FWHM 检测 m[~fT(NI @1_M's;
zTODV<-` 2l5>>yY 7.等距的重采样 &S/@i|_ 906b=
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