%bs6Uy5g)a 1: cD\ 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)。
6pyLb3[e 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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IhIPy~Hgt u 3&9R)J1 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 _0Mt*]L } "?_r?~sJx Aw]W- fx 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
VK7lm|J+ 操作→
/uXEh61$8 杂项→
{yPJYF_l Savitzky-Golay过滤器
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7 (}gs?&w C_c*21X 3.可视化的过滤函数 9d4Agj
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)ad-p.Hus Ebmd[A&& 4.影响过滤器-窗口大小 G}MJWf Hl 5.1 c#rL 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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z%$,F9/ @"B"*z-d 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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)0RznFJ+X ^U[c:Rz 5.局部噪声过滤 eiiI Wr_7
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Fo$kD( VeLuL:4I 6.FWHM 检测 xy/B<.M1
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:E$<!q "JHdF& 7.等距的重采样 Y|NL #F
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