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.jvRUD8A7 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)。 v]e6CZwo 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。 ?*: mR|= Mi2lBEu,
+-OnO7f I%gDqfdL 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 )]P%= z2Kvp"-} 9w08)2$Na 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 PDtLJt$ 操作→ -:NFF' 杂项→ bZ_vb? n Savitzky-Golay过滤器 J~(M%]
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L"ob))GF _{ f7e^; 3.可视化的过滤函数 jO+#$=C *hZ{>
^7$V>| a?5R;I B 4.影响过滤器-窗口大小 5"o)^8!> 2nA/{W\ hC 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。 [r;hF ?VP07
dQTe
F` "bMS V1!;Hvm]+ 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。 Q]"u?Q] G@I/Dy
O0cKmh6= [|E|(@J 5.局部噪声过滤 `zBQ:_3J_ jg+q{ ^
dlB?/J< <|R`N)AV; 6.FWHM 检测 Y~C;M6(P ts=KAdcJ
^s[OvJb .W1i3Z 6g 7.等距的重采样 ^,WXvOy jpI=B
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