N>R\,n|I Ck:RlF[6C 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)。
ew13qpt)<L 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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vbt0 G-%Z r 6.`9 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 JD`IPQb~E qPI\Y3ZU d#-scv}s5 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
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.wO<l= 操作→
\a#{Y/j3 杂项→
zd%n)jlwR Savitzky-Golay过滤器
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Mi>! ae%Bl[ 3.可视化的过滤函数 6o5NeKZ
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.<m${yU{3 /M,C%.- 4.影响过滤器-窗口大小 -_*ux! lEZODc+%Y 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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AvmI<U O{vVW9Q 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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u C2LM VyMFALSe]h 5.局部噪声过滤 >(?}'pS8
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HXeX! <r>1W~bp.q 7.等距的重采样 ^P!(*k#T
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