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*J,VvO9 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)。 60(j[d-$p 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 'M+iw:R__ musZCg$
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MgkeD 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ?_*X\En*3 w'E&w)Z] <XG&f 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ZT;$aNy 操作→ CmKbpN* 杂项→ LldZ"%P Savitzky-Golay过滤器 yXyL,R NN\>(
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_dCdyf 1'ts>6b 3.可视化的过滤函数 Hz39v44 OOJg%y*H
y}Ji( q~ 8>Az<EF^=# 4.影响过滤器-窗口大小 "@uKe8r|y foO/Yc 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ObJgJr r$<-2lW
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XIf L[;U
Z)V@ 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。 9n\:grW OI:G~Wg
#pDWwnP[rt _D<=Yo 5.局部噪声过滤 HoE@t-S 2:b3+{\f
!C ]5_ gp@X(d 6.FWHM 检测 `wIMu$i oihn`DY{
REqQJ7a/ #_oN.1u57 7.等距的重采样 Q>OBK&' "&!7wH ,A
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