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VJFFH\!` 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)。 *Ms"{+C 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。 aM(#J7; <VutwtA
)tnbl"0 RyG6_G} 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 s=F[.X9lp ",J&UTUh VZ=:`) 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 dr+(C[= 操作→ {"%a-*@% 杂项→ Y:L[Iz95o Savitzky-Golay过滤器 hliO/3g W5= j&&|!
(V\N1T,f #ojuSS3 3.可视化的过滤函数 xkiiQs) $u'"C|>8
s}OL)rW=} e&U$;sS` 4.影响过滤器-窗口大小 OKK Ko`RN I`rN+c: 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。 .%e>>U>F ]1W xa?
yiI
oqvP }2"W0ZdWD 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。 3Il._]# G9LWnyQt
K sE$^` ,d38TN 5.局部噪声过滤 6QbDU[ ;CF:cH*
2EZ7Vdz2 9T5 F0?qd 6.FWHM 检测 8h@L_*Kr N{Z+
4:NMZ `~ N\B&|;-V 7.等距的重采样 VrP{U-` WPNw")t!
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