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1.摘要 |No9eZ8>. nA(5p?D+YB HZ2f|Y|T 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)。 Q/@ pcU 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。 HVdB*QEH t3 3\f<e
Zt&
7p f%3MDI 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 iGSF5S KjMwrMgC 1LaJ
hrp? 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
M6ZXq6J 操作→ *kTj,&x[ 杂项→ D9H%jDv Savitzky-Golay过滤器 F >H\F@Wl DQ}&J
'9'f\ \PD%=~ 3.可视化的过滤函数 V*r/0|vd mE;^B%v
qo}yEl1 D-D8La?0p 4.影响过滤器-窗口大小 Xq_hC"s n^rbc;} 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。 0eKLp8;Lh U\W$^r,
zJh!Q** mhM;`dl 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。 wz@[rMf oB @)!'
MR: H3 q Y!LzKM0 5.局部噪声过滤 ;dtA-EfOZ c6 .j$6t
eoFG$X/PO oCLM'\ 6.FWHM 检测 +K8T%GAr `9k\~D=D~
@+_pj.D eL'fJcjw< 7.等距的重采样 1FG"Ak}D cp"{W-Q{$
:^qUr`) ?=1i:h 8.文件信息 >s!k"s, 6;@:/kl t
_,v>P2) +;)Xu}
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