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)`mbf|,&t{ 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)。 TR~|c|B 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。 l 4!kxXf-< WN$R[N 'YBi5_ 3IGCl w( 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 '7t|I6$ow "havi,m O@nqHZ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 phr2X*Z/)Y 操作→ IF5sqv 杂项→ Ap%d<\,Z Savitzky-Golay过滤器 ;i.I&*t xrfPZBLy -MDOZz\ ^p$1D 3.可视化的过滤函数 '!Hhd![\=| /731.l Ir!2^:]! P`p6J8}4 4.影响过滤器-窗口大小 L'13BRu` d [)_sa 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。 `'*F1F y+?=E g }iD$4\ L M8\G>0Hc6 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 yQ8M >H#J "EN98^
Sl XIqv{w wTHK=n\i 5.局部噪声过滤 _t$lcOT N )'8o}E *4-r`k|@>/ r4 9UJE 6.FWHM 检测 Rl y jOf{0 CFD*g\g<* 2_Pz^L Y=5!QLV4 7.等距的重采样 BO8%:/37[4 M_qP!+Y +]A+!8%Z
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