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1;.}u=8 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)。 R;I}#b cJ 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。 O=c& IK~ur\3
&/=xtO/Z{ =k3QymA 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Vk0O^o -?LSw PcDPRX!@ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 z)QyQ 操作→ <C${1FO7If 杂项→ {oBVb{< Savitzky-Golay过滤器 q.Z0Q bgYM
Y$oBsg\v "]zq<LmX 3.可视化的过滤函数 2R<1^ iDHmS6_c
[>C^ 0\Z~ HV>|f'45 4.影响过滤器-窗口大小
"thfd"- pSV
8! 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。 V+Cb.$@ 6JK;]Ah
= 2My-%i r10)1`[ 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。 G@,qO#5& pjjs'A*y
rp(`V@x3
Ge(r6"%7 5.局部噪声过滤 &^&k]JBaV f)"O( c
CZwZ#WV6 %,6@Uu#%6 6.FWHM 检测 M{O2O( :Tj,;0#/
;Y K^&!N e^Jy-?E 7.等距的重采样 /SN.M6~ r"5]U`+
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