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'}4LHB;: 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)。 v??}d
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。 .^8 x>~ jdiFb~5R
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'$8 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 SDpaW6(_ )| @'}k+ 5xL%HX[S 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 >u#c\s 操作→ ;o }pRC 杂项→ FI{9k( Savitzky-Golay过滤器 K0_/;a] | 6O8'T`F[
CS2AKa@` 3\WLm4 3.可视化的过滤函数 pB;)Hii\ X>l
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*&{M, 4.影响过滤器-窗口大小 R4v)}`x CJ0j2e/ 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 % FW__SN$c V}(snG,
3OTq $ KQ7S>T 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。 Cp(,+dD GY 4?}T^s
W#!![JDc &niROM,;K 5.局部噪声过滤 afOb-G$d= ;hU56lfZ)X
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m40u/ i~:FlW] 6.FWHM 检测 V4'G%!NY [Dd?c,5AD
z 3)pvX5 C^I h"S 7.等距的重采样 }
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