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JC`: 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)。 HDae_. 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。 ~ dI&> CL i6\!7D]
`b'|FKc] d_?Zr`: 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 fKK-c9F 3S2p:\] R.WsC bU 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 @W5hrei 操作→ $8yGY 杂项→ r7BH{>- Savitzky-Golay过滤器 x)qHeS ) GT?Wd
a.*j8T ;g)Fhdy! 3.可视化的过滤函数 5]n<%bP\ Rb>RjHo S
uJ5%JB("E s!RA_%8/> 4.影响过滤器-窗口大小 GWE0 UO} VNEZBy"F 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 k)GuMw Pge }xKT
9QQ@Y} M,!no 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 F p=Q$J| WuQ<AS=
3f.Gog R~c vml 5.局部噪声过滤 'pls]I] 3V!&y/c<
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