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Rd0?zEKV 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)。 sI$:V7/! 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 .C6gl]6y@ h ;jsH!
L^&do98 P^ by'b+zI 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 S~}$Ly@ oUCVd}wH IK85D>00T 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 R+C+$?4NG 操作→ aL{EkiR 杂项→ L{zamVQG Savitzky-Golay过滤器 -B",&yTV EccFx7h
Ogn,1nm% A-}PpH~.Z 3.可视化的过滤函数 *pmoLiuB> WReYF+Uen
dV'6m@C !Mm+bWn=mB 4.影响过滤器-窗口大小 }6F_2S3c 'Wd3`4V$ 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。 :+kg4v&r _Jt_2o%G
% jYQ EG8%~k+R 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。 _gis+f/8h WlF+unB!9
,K"r:)\ bgkbwE 5.局部噪声过滤 o;Hd W $sB48LJuU'
Q%_!xQP` ^^20vwq 6.FWHM 检测 9u-M! $ 'US8"83
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