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mSr(PIH{\ 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)。 JZB7?@h% 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。 c3lU yCpU173V
/GRkQ", FbhF45H 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ?`8jn$W^ HW"@~-\ @#rF8; 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 "dQ02y 操作→ @p"m{ 杂项→ br`cxgZ0" Savitzky-Golay过滤器 WS6'R j"1#n? 0
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^LY)i 3.可视化的过滤函数 4SlEc|'7@ Yv>kToa\^
NCL!| gM>geWB< 4.影响过滤器-窗口大小 Y`3V&8X wl7G6Y2 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 LD/NMb db#svj*
d;@"Naw fRh}n ^X 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 B63puX{u# xl>8B/Zmf#
j]P'xrWl]8 iC2``[m" 5.局部噪声过滤 }JI@f14 H< 51dJn~
%[B^b)2 5v5)vv.kd 6.FWHM 检测 }ff+RGxLIG 5Q7Z$A1a
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s_o{w"3X Zo`_vx/{j 7.等距的重采样 FJQ=611@ pT|l "q@
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