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Py/~Q-8p 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)。 (<}?}{YX0 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。 C#3&,G W ;z+}|>!
'UZ i>Ta sN5Mm8~ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 w"O;: `|n TB84} Lc "{ePFh 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ;4Xx5*E 操作→ WHfl|e 杂项→ 7_lgo6 Savitzky-Golay过滤器 X?/32~\ mD*!<<Sw
*/$] kE WE-+WC!!: 3.可视化的过滤函数 Qp2~ `hD fWF!% |L
Mt%Q5^ -OKXfN] 4.影响过滤器-窗口大小 7ks!0`` Q^?$2ck= 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。 vSH-hAk pF}E`U=Z
x_/H Y'R/|:YL@ 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。 "39mhX2 <YCR^?hJSi
%0f*OC sp0_f;bC 5.局部噪声过滤 Z1(!syg (@O,U
tM;+U \oP 6.FWHM 检测 ax2#XSCO F^=y+}]=
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