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xZ;';}&pj 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)。 Xo%A nqk 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。 \F1nEj 3g-}k D|=QsWZI QRdb~f;<hj 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 dcHkb,HsO l_,8_u7G "hy#L
0\t 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 tmb0zuJ&C! 操作→ p%3';7W\ 杂项→ nF=Ig-NX^ Savitzky-Golay过滤器 /f# rN_4 H.>KYiv+ S?Eg k?J}-+Bm[| 3.可视化的过滤函数 ^xqh! :"QRB#EC% BwEL\*$g &Q&$J )0 4.影响过滤器-窗口大小 JRodYXjE <n6/np! 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。 %H}+'.8 Q| xPm: ?C $_?Qi B"Fg`s+]U 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。 gl!3pTC ?^"S%Vb ,%,}[q?]d C}00S{nAZ 5.局部噪声过滤 \lY26' _FVIN;! lcUL7 r;Dl 6.FWHM 检测 a\%g_Q){ fq F1-% pkxW19h*0 ]I}'
[D 7.等距的重采样 Sk1yend4 q-!m|<Z sF<4uy
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