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1.摘要 kL%ot<rt)w YZ5,K6u
][wb4$2 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 Ux7LN@4og 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 uG^CyM>R` gzIx!sc
U xBd14-R_ <mQXS87 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 tsAV46S ?>Sv_0 T[Zs{S 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 =}0Uw4ub(u 操作→ .26mB
Xr 杂项→
*[{j'7*cc Savitzky-Golay过滤器 ;.V/ngaj gom!dB0J
QQBh)5F 8
MQq3 3.可视化的过滤函数 RNi%6A1 mY.v:
@khFk.LBD SI=$s>1 4.影响过滤器-窗口大小 h+}BtKA moM?aYm 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。 6;Z-Y>\c TI'v /=;)
m+0yf(w k
ucbI_ 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。 UDHWl_%L 1uAjy(y
S MWXP M76p=* 5.局部噪声过滤 Q#\Nhc {Rkd;`Q`!
|}z)>E ,AP0*Ln 6.FWHM 检测 Co1d44Q 6Ijt2c'A}
|-Uh3WUE6 CRK%^3g 7.等距的重采样 $fmTa02q> r{;NGQYs
.xN<<+|_v' ,U~A=bsa 8.文件信息 n93q8U6m/U 4!IuTPmr
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