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1.摘要 kSbO[)p Go>wo/Sb \ Md
3 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)。 z`k El@ 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。 pheE^jUr b4>``n
0A;"V'i oZTgN .q 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 S4cpQq. >i
"qMZ qysTjGwa] 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 *GQDfs`m 操作→ &+ KyPY+ 杂项→ 00ofHZ Savitzky-Golay过滤器 L}'Yd' hAm/mu
9\HR60V vr=~M? 3.可视化的过滤函数 |%
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*LANGQ"2(i ~+yZfOcw 4.影响过滤器-窗口大小 ~h-C&G,v 5%*w<6<_z 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。 /<);=&[ "~F3*lk#E
0ZMJ(C HPg3`Ul 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。 |EKu2We* # 05jC6
nq"evD5 {C3U6kKs;R 5.局部噪声过滤 H`~;|6}]n 62) d22
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\13- JK]R*!{n 6.FWHM 检测 #B8*gFZB e ^Ds
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