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U-F\3a;& 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)。 kSW=DE|#} 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。 Iax-~{B3AY *R'r=C`
QoLp$1O(y *lZ;kW(}p 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 a$=BX= C~e&J&zh e0s* 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 H1bHQB 操作→ ON(OYXj 杂项→ Dx)>`yJk$; Savitzky-Golay过滤器 mS$9D{ <K
g=?wb
XAb%V' ]|JQH 3.可视化的过滤函数 ;C^!T 9f#~RY|#m
lF[m*}l eeVDU$*e= 4.影响过滤器-窗口大小 lpq)vKM}^ %>p[;>jW 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。 QJ
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|~K 5] O'Mo/
u1- 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。 %fT%,(
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!Y8+Z&^2 T}}T`Ce 5.局部噪声过滤 Vjdu9Ez ._E 6?
8AjQPDn+ c>|1%}"? 6.FWHM 检测 ]8n*f o2# @=7[ KM b
"L0Q"t: cv{icz,%w 7.等距的重采样 bcR";cE $+k|\+iJ
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