>i.$s 4mEJu 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)。
ua &uR7 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。
Qz%q#4Zb =MD)F
-U?%A:,a| NLYf 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 x!pd50- "wKJ8 I,,SR" 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
A )CsF 操作→
X*d!A
>s 杂项→
:?m"kh
~ Savitzky-Golay过滤器
7.g,&s%q ="%887e
DB_oRr[oj m(kv:5<> 3.可视化的过滤函数 T
g3MPa#g
^^tTA^
2Dvq3VbiO" )J+rt^4| 4.影响过滤器-窗口大小 yfR0vp<& yv>uzb`N 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。
[Fk|m1i! >TawJ"q-6R
u(?U[pe[ 0o BAJP 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。
B,Tv9(sv wgvCgr<
_D8 zKp H!6&'=c {k 5.局部噪声过滤 :P+7ti@
}j2t8B^&:
@KLX,1K j>
dZ26 >N 6.FWHM 检测 -;qK_x
`_ZbA#R,
$*P+ r;H#cMj 7.等距的重采样 pmi[M)D
"SWL@}8vx