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*PPFk.#x 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)。 yvvR%]!. 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~##%: /2q%'"x(
7Cjrh"al" |/$#G0X;H 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ~Ua0pS? tA.C" #'P&L>6
; 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 x1h!_^(QfF 操作→ [<t*&Kr+o 杂项→ v\vn}/>*d Savitzky-Golay过滤器 :08UeEy V
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mx2 Jt1 }$ der 3.可视化的过滤函数 dXhV]xK (%1*<6ka
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@ *h1@eJHMz 4.影响过滤器-窗口大小 gqG"t@Y+ L<n_}ucA 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。 | Z;Av%% t<tBOesQ
j#,O,\ :gXj($ 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。 9w1)Mf} E_P]f%
A|^?.uIM 81&!!qhfS 5.局部噪声过滤 = j - _>.%X45xi
FB""^IC?W &oBJY'1 6.FWHM 检测 |Cm}%sgR\0 iBCM?RiG
^H'#*b0u a%kj)ah 7.等距的重采样 YA jk' Wo&i)S<i0F
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