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1.摘要 'kC,pN{-> 3;hztCZj ,_$}>MY; 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 ~mR@L `"l 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 1_of;=9V @|jLw($Ly
T|%pvTIe iaAj|: 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 u3B[1Ae:K Wz%b,! s
IE2a0+ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 >OLKaghV.5 操作→ P"%QFt, 杂项→ E0s|eA& Savitzky-Golay过滤器 s.#%hPX{ sgGXj7
L*QX21@wC P5K=S.g 3.可视化的过滤函数 &qjc+-r{l <y}9Twdy
q9h3/uTv J2BCaAwEP, 4.影响过滤器-窗口大小 2YbI."ob _&wrA3@/L 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。 A5\00O~ ]VkM)< +
N*w6D: ms]r1x" 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。 =<;C5kSD AL;z's(F?
s;ivoGe} +v.<Fw2k# 5.局部噪声过滤 g!\H^d4 vmj'X>Q
3T= ?!|e /=(PMoZu 6.FWHM 检测 @PZ{( w!eY)p<
z|$M,?r' !0Mx Bem 7.等距的重采样 (B^rW,V[R gJZH??b
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