-
UID：317649
-
- 注册时间2020-06-19
- 最后登录2026-10-30
- 在线时间1996小时
-
-
访问TA的空间加好友用道具
|
1.摘要 gw' u Y$
,<R/jHZP9
2 Z K:S+c
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)。 s\2t|d
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。 t`=TonLb8
xj`ni G
 Z-X(. Q v zgR3r 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Br^4N9
*W,tq(%tQ
:EJ8^'0 Q
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 29 {Ep
操作→
gP%S{<.?
杂项→ x&}pM}ea
Savitzky-Golay过滤器 K"4m)B~@Y
ERD( qL.J
 [Q+8Ku 0'8_:|5 3.可视化的过滤函数 _RI`I}&9Z
q)0?aL
 $>Md]/I8 r9nH6 Md\ 4.影响过滤器-窗口大小 7Nx5n<
>%Rb}Ki4 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点，因此曲线更平滑。 eaLR-+vEB
S}L$-7Ct
 );EW(7KeL
z }?* 1c 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。 ;#-yy U
.}IxZM[}D
 @CGci lS= ab"6]%_ 5.局部噪声过滤 7|$cM7 _r
' cM2]<
 PF=BXY1<UL v
C,53g 6.FWHM 检测 fKE Zlrw
uu0"k<Tp
 uWm,mGd9 2"0q9 Jg 7.等距的重采样 JF{yhx,+ p
+,oEcCi
 Pn?Uj j v R"@J*\;$T 8.文件信息 j}P
xq %LI[+#QE
 2AYV9egZ
G@$Y6To[
|
