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C[AqFo 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)。 s]0{a.Cpv 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。 M]
%?>G bH nT6Icom 8NJqV+jn)t }"H,h)T 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 .hb:s,0mP M<Ncb B"w?;EeV. 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 wU36sCo 操作→ <$$yw=ef 杂项→ $rBq"u=,0+ Savitzky-Golay过滤器 2 a)xTA# ^Z+?h&%% h2A <" w 76Cl\rV 3.可视化的过滤函数 7F7{)L |Zpfq63W 4Z=_,#h4. {z5--TogJ 4.影响过滤器-窗口大小 [S%_In NNR`!Pty 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 | j`@eF/" I_#kgp -0 a/$h 49c:V, 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。 #G|RnV%t$~ Sv#XIMw{, SM#]H-3 lv<*7BCp 5.局部噪声过滤 Zn+.;o)E< rU:`*b< y2dCEmhY Sq V},
6.FWHM 检测 #Y`~(K47 _/$Bpr{R n
ATuD `2WFk8) F 7.等距的重采样 H5B:;g@
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