GctV yqtaQ0F~ 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)。
t@a&& 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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E 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ;g;1<?
[ OF)*kiJ {t.S_|IE 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
a, )/D_{1 操作→
H<;~u:;8Q 杂项→
hs:iyr]@9 Savitzky-Golay过滤器
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5R%y3::$S ]"htOO 3.可视化的过滤函数 J\p-5[E
R3LIN-g(
B52dZ b CJwzjH 4.影响过滤器-窗口大小 Z c#Jb QC&,C}t, 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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\PFj w9s 9 g- 8u+& 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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dTlEEgR Kb-m 5.局部噪声过滤 _34%St!lg
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Pj_DI)^ oIMS >& 6.FWHM 检测 -w8?Ur1x:
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Y=O-^fL }jU)s{>fb 7.等距的重采样 h|ib*%P_
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