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1.摘要 q#"lnc<S 0%yPuY> O>9-iqP>`d 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)。 Ga pM~~ 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。 AdzdYZiM_ (%9J(4
29&F_ u]]mbER*t# 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 'u_j5 R''2o_F6 shiw;.vR{B 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 biU
?>R
操作→ *9`k$' 杂项→ /74)c~.W Savitzky-Golay过滤器 |`+ (O o<5+v^mt#
lQ4$d{m` gOp81) 3.可视化的过滤函数 Bm6tf}8 +KOhDtLMG
{5+ 39=( XRP+0=0 4.影响过滤器-窗口大小 T^ #1T$ f*^bV_ 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。 _P%PjFQ)
ZbH_h]1$D
=!/T4Oo ly@%1 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 PH?<)Wj9i Yfy";C7X
Ij9=J1c4 FR\r/+n:t0 5.局部噪声过滤 @[Wf!8_ c57`mOe/b
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8L`wib2 6.FWHM 检测 ^GiWU +` SzG?m]
|_a^+!P x$pz(Q&v 7.等距的重采样 <d{>[R) ~$1g"jIw
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