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1.摘要 Mj=$y?d ] RJeDEYXeg 6.1)IQkO 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 E.bi05l 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 g| <wyt[ siDh="{s
/$N~O1"0) u6u=2 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 YcX/{L[9o _,74)l1 eW'2AT?2H% 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 *u6Y8IL1 操作→ T GB_~Bqe 杂项→ D('2p8;2"7 Savitzky-Golay过滤器 mog[pu:!, SlLw{Yb7\.
?(6m VyIe lK'Rn~ 3.可视化的过滤函数 owpWz6k7 Ty(@+M~-
L)QE`24 r,P1^ uHx 4.影响过滤器-窗口大小 V
D?*h smY$-v)@ 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。 <|Yj%f 7IlOG~DC
wd@aw / j9+I0>#X 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。 ppIbjt6r &ZHC-qMRK
''OfS D_g Qe"pW\ 5.局部噪声过滤 |WryBzZ>on nP~({:l8X
5v\!]?(O; ysIh[1E~%: 6.FWHM 检测 Qcjc, yqXH:757~
cV{%^0?D _/* U2.xS 7.等距的重采样 3l<S}k@M) q-ES6R
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