~+}w>jIm{| 0B#9CxU% 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)。
|9T3" _MmJ 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。
oa$-o/DhB c""*Ng*T $$ou qLu M3ihtY 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 QPB@qx#@ +?Vj}p; _jg&}HM 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
Qn'Do4Le 操作→
H6%QM}t 杂项→
"<uaG?: Savitzky-Golay过滤器
gcDo o2RE jA_wOR7$ I.BsKB ? 3
{&" 3.可视化的过滤函数 s\i:;`l:=5
i3#To}g5V
V}gP'f07zy n " ?It 4.影响过滤器-窗口大小 q)vdDdRe_ HYm
| 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。
ATx6YP@7~ &AM<H}> afrU>#+" @a-u_|3q 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。
zj:=
9$ z{XN1'/V "c5C0 pK0 -}avH
5.局部噪声过滤 OiBDI3,|+
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W *?mc2;/ Mx?]7tI 6.FWHM 检测 xS.Rpx/8
|m{Q_zAB
?^y%UIzf }?[^q 7.等距的重采样 I#lvaoeN
T}')QC&wQ