4*iHw+%mq C}9Kx }q 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)。
Q2q|*EL 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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V, 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 E&'#=K[ 4X*Q6rW X\kjAMuW/* 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
Y hS{$Z 操作→
J8J!#j. 杂项→
p/N 62G Savitzky-Golay过滤器
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b9y)wBC%` J=@xAVBc 3.可视化的过滤函数 M"B@M5KT
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S4)A6z$ vffH 4.影响过滤器-窗口大小 ly[lrD0Kn. )&Mq,@ 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。
ZEqE$: Uh}+"h5
v[VC2D P0)AUi 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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7u|%^Ao6 "ct58Y@ 5.局部噪声过滤 -n-Z/5~ X
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S_$nCyaH2 >%l:Dw\A: 6.FWHM 检测 9ZhDZ~)p,
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c`ftd>] L@?e:*h 7.等距的重采样 )O&z5n7t4s
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