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-bdF= 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)。 6":=p:PT. 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。 S-Mn V4ml& D
T B~C4H K= vG`R. 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 U@x5cw: y((I2g1rv w?|gJ*B" 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 l'n"iQ!G 操作→ a^t#kdT 杂项→ (E )@@p7,: Savitzky-Golay过滤器 rTT Uhd :KGUO{_u
RZi]0l_A' WQv%57+
3.可视化的过滤函数 g+|1khS) NCbn<ojb
DyIuM{Owj RI9&KS 4.影响过滤器-窗口大小 BR*,E~% . S4Xw2MS 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。 e$}x;&c Q &[ejxK"
NPF"_[RoeV
$x# 0m 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 s ki'I -\xNuU
u+"3l@Y# h BD .IB 5.局部噪声过滤 musZCg$ RuSKJ,T:9
]JF>a_2wG M|nTO 6.FWHM 检测 feSd% 9bd $mp
;DbEP. %u$ |tF:]jnIt 7.等距的重采样 l0N~mes s>hNwb/
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