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1.摘要 -F/)-s6#!' ,IhQ %)l UhJS=YvT 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)。 _kBmKE 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。 yreH/$Ou8 dXDyY
#!_4ZX f=91
Z_M 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 aO$0[-A
)F hbN@3 $zOV*O2 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Lf9s'o}.R 操作→ I0l3"5X
a 杂项→ =eY Savitzky-Golay过滤器 >0SG]er@ z@UH[>^gj
n5"i'o{w "
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<a? 3.可视化的过滤函数 yE
N3/-S+ Fdl0V:<
WS&a9!3; -5e8m4* 4.影响过滤器-窗口大小
bo/U5p KOR*y(* 8 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 5n>zJ
~ EQoK\.;
G~
;ZJ. 7t' IV&5a]j 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 Zah<e6L Z wKX$(n
D+AkV| t(UBs-t 5.局部噪声过滤 ,I|^d.[2 IRLAsb3
N\s-{7K DCa=o 6.FWHM 检测 ^VzhjKSu CNV^,`FX
,4,Bc<
= <A0; 7.等距的重采样 v#9i| V,Bol(wY
tHqa% E}zGY2Xx 8.文件信息 u=PLjrB~} .5SYN-@
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