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e{;e 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)。 udFju&!W 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。 CiI:
uU zRu`[b3u<
|esjhf}H>v [QbXj0en$ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 >n~p1: $ ;#9|l= 6t:c]G'J 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 MuGg
z>CV[ 操作→ 14!J\`rI 杂项→ >e;STU Savitzky-Golay过滤器 *]WXM.R8 %>2t=)T
h&bV!M Qiw4'xQm 3.可视化的过滤函数 TEyx((SK J~3T8e#
gF6j6 Ok&>[qu 4.影响过滤器-窗口大小 hxVM]e[ oh~
vo! 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。 g@i>R> U!:!]DX(
%J7mZB9 zL'IN)7MU 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。 qLi9ym, ] ]A$^ l,
Lzx$"R- I<./(X[H:# 5.局部噪声过滤 +esNwz_ |.O!zRm
~e77w\Q0 Nu/Qa:H_{ 6.FWHM 检测 BddECY,z xg,]M/J
6BU0hV @:+n6 7.等距的重采样 <nTmZ-; WG/J4H`Od
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