H57jBD pT|./ Fe 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)。
@G^j8Nl+J} 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。
_Y}^%eFw WBIQ%XB' BBaHMsr O~7p^i} 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ! hOOpZf7 +H5 jRw 0Og/47dO.2 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
F(0pru4u 操作→
NB~*sP-l& 杂项→
UMnR=~. Savitzky-Golay过滤器
+]aD^N9[' 4nX'a*'D~} 7lnM|nD 7$E2/@f 3.可视化的过滤函数 BxW||O|_N"
>2!^ dT^D
7`j|tb- S^_JC 4.影响过滤器-窗口大小 *<#]&2I >d1aE)? 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
8trm`?> NK*:w *SOI \`p |,j #,Fx@3y\a 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
FQv02V+&< ?CL z@u~ b*$o[wO9 ]lG_rGw 5.局部噪声过滤 Au\=ypK
exa}dh/uC
T`0`]z !~ G5X|JTzpu< 6.FWHM 检测 $P1d#;rb%
@i1 .5z
7ZR0M&pX bN<O<x1j 7.等距的重采样 n^I|}u\
ZFd{q)qe