%<]4]h M%(^GdI#Vf 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)。
!> 2kH 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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bo|3sN+D
iKM!>Fi :}* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 $s]vZ(H iO@UzD#v A}3dx!?7j 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
fPBJ%SZ 操作→
U]A JWC6 杂项→
"zZZ h Savitzky-Golay过滤器
j/p1/sJ[y !*G%vOa
sD ,=_q@ ^gSZzJ5 3.可视化的过滤函数 XT%\Ce!
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j@u]( nf E*AI}:or; 4.影响过滤器-窗口大小 C2} f' 38E
%]*5F 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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W"n0x8~sV s3sPj2e{ 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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oH='\M%+ |}><)} 5.局部噪声过滤 rt0_[i
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pv]2"|]V) 6^e}^~| 6.FWHM 检测 `n?Rxhkwp
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7.等距的重采样 %k'>bmJ
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