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1.摘要 oFGhNk 9,'ncw$/C X/M4!L}\ 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 mcX/GO} 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 H ?y,ie#u az|N-?u
nmi|\mof =k:,qft2 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 1q1jZqno q,U+qt bB;5s`- 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 \`\ZTZni 操作→ a,#j = 杂项→ 3fJc
9| Savitzky-Golay过滤器 Z@@K[$ ~PahoRS
{Wu$YWE*sx 2oRg 2R} 3.可视化的过滤函数 X<; f ~B(4qK1G
""QP% %lGfAYEM= 4.影响过滤器-窗口大小 j;iAD:nf PO7Lf#9] 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 c+nq] xOs' o W Nh@C
PJrtMAcKq g5QZ0Qkj 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 _v=SH$O+ Ev(>z-{F
"s_lP&nq EeRX+BM, 5.局部噪声过滤 YgV817OV /U)D5ot<
V2|aN<Sx< |:<f-j7t~ 6.FWHM 检测 Zt.|oYH$ FfPar:PHj
!pdb'*,n %vhnl' 7.等距的重采样 &,CiM0 vf%&4\ib
vv+z'(l G&V/Gj8 8.文件信息 krvp&+uX bPt!yI:
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