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1.摘要 IN2FO/Y@ Gb]t%\ z)$X/v 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 9Tbi_6[ 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 (9bFIvMc cnfjOg'\{
8:V:^`KaSs -A}U^-'a} 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 #P8R Ph(bgQg +[$d9 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 uzA"+cV5 操作→ \OMWE/qMy 杂项→ hVPSW# .d Savitzky-Golay过滤器 H4#|f n S+LE ASOr
jr$]kLY DpG|Kl|d 3.可视化的过滤函数 .32]$vx
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"/v{B?~%! |FK##8 4.影响过滤器-窗口大小 |> mx*G Jr/|nhGl5 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。 </,RS5ukn cfn\De%.
^,`;x o5(`7XV6D 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。 ~s_n\r&23 qF9z@a
5.st!Lp1 i@7b 5.局部噪声过滤 rSGp]W| o /uA_19
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9|19ia@[\ )%e`SGmp 7.等距的重采样 l#!p?l p-d2HXo
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