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QBJ3iQs1 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)。 N=1JhjVk" 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。
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g[z.*y/ n-;y*kD 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 v"DL'@$Ut{ _GtBP'iN vwGeD|Fb5 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 *wbZ;rfF 操作→ A7XnHPIw 杂项→ b3$k9dmxV+ Savitzky-Golay过滤器 2ef;NC.&n F
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!>^JSHR4t Wa"(m*hW 3.可视化的过滤函数 HL{$ ^l#v hq>Csj==@
V_^@ k!XhFWb 4.影响过滤器-窗口大小 rp34?/Nz VDEv>u4 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。 tx7~SUr y6HuN
V L( < QP I+y8N= 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。 WgR4Ix^L# S5=Udd"
|01?w | dWRrG-' 5.局部噪声过滤 5"Kx9n| =d;Vk
N]/!mo? {==pZpyyh 6.FWHM 检测 :K.4 n Fw4*
vFmJ;J l0]d 7.等距的重采样 }k$4/7ri FcbM7/
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