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i,^>uf 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)。 4_Tb)?L+: 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。 vsxvHot= :Fq2x_IUE
UX+?0 K hlt9x.e.A 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 s"gKonwI2 K>`m_M"LA
s$e K66H 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ^!XU+e+:0 操作→ =/)Mc@Hb 杂项→ BNF++<s Savitzky-Golay过滤器 ||bA ](idf(j
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+u sn. t>fA!K%{ 3.可视化的过滤函数 X:iG[iU* 9}IVNZc
&C!g(fS BIwgl@t!> 4.影响过滤器-窗口大小 +A;n*DF2 .CB"@.7 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。 S8rW'}XJ=H `XFX`1
$u(M 4(} y?rK5Yos 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。 Mr@<ZTw @8T
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X\^hA 5.局部噪声过滤 m&;zLBA; T=iZ9w
loAfFK>g 23.y3t_? 6.FWHM 检测 aH~x7N6! W_Ws3L1;N
OdtbVF~ \ZmFH8=|f 7.等距的重采样 Q7OnhGA QqT6P`0u
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