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1.摘要 `b$.%S8uj= VMWf>ZU $ddCTS^ 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 *$g-:ILRuZ 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。 4^:=xL C~/a- v.qrz"98- vEJbA 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 0L52#;?Si" /%^#8<=|U 'D1xh~ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 . $vK&k 操作→ c\j/k[\< 杂项→ eJ-nKkg~a Savitzky-Golay过滤器 ujpJ@OWj I; rGD^ F:S}w TM%%O :3 3.可视化的过滤函数 w``U=sfmV ]D\D~!R Zj'9rXhrM1 *s3/!K 4.影响过滤器-窗口大小 yJIscwF p4Z(^+Aa 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。 r9?Mw06Wc5 & 1f+, c-sfg>0 ^ scV5P Uq 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。 ^U/O!GK pMM8-R'W- 'LDQgC*% _|`S3}q|d 5.局部噪声过滤 ?}Y]|c^W p5*EA
x x]j W<A 4_ML],. 6.FWHM 检测
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_:A0 7.等距的重采样 @2i9n -mh3DhJ, cU
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