_*9eAeJ }X)mZyM [ 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)。
Bh"o{-$p8` 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。
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QW|,_u5j y!."FoQ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
5pI2G tV9nC B~V^?." 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
; GRSe 操作→
uYhm
F p 杂项→
gsqlWfa Savitzky-Golay过滤器
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]P<u^ `{* V?t^ J7{' 3.可视化的过滤函数 tVvRT*>Wb
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/^G1wz2 lDnF( 4.影响过滤器-窗口大小 weU'3nNN /d&zE|! 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。
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QnME|j\ Z[RE|l{ 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。
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{k%*j 4 A/|To!R 5.局部噪声过滤 DFQp<Eq]7
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h<f_Eoz-a $5jQm,V$K 6.FWHM 检测 3E$M{l
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}Ry:}) :$~)i?ge<5 7.等距的重采样 L%}k.)yev
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