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?)FL$4 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 Tv&-n 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 #Pz},!7 ;@@1$mzK
12Hy.l y+XB 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 I4Ys,n z Lw=* Ny>tJ~I 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 f-?00*T 操作→ =yfLqU 杂项→ b0CtQe Savitzky-Golay过滤器 UpgY}pf} wyk4v}
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DdTTWp/ 3.可视化的过滤函数 hN6j5.x% {@u;F2?
eyZ /%4'q #L{QnV.3 4.影响过滤器-窗口大小 `":ch9rK @'DfNka 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。 i51~/
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Eg?6$[U`8< ;(Q4x"?I 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。 "qRE1j@%a $-$^r;
xV'\2n=1T zLlu%Oc 5.局部噪声过滤 Ctxs]S tU% Memz>uux
&UUIiQm~ :J-@+_J 6.FWHM 检测 FrO)3 1z <JKRdIx&1
LqTyE q"5iza__H 7.等距的重采样 I)AV h#?L6<*tm
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