|8V+(Vzl Qs</.PO 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)。
Jf4D">h 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。
IDwneFO kM@8RAxA K]Ed-Tz8QZ B
ljZ&wZW 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 J
Wof<D, qfG`H#cA< s _p?3bKu 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
F8/4PB8- 操作→
J`V7FlM 杂项→
_f2(vWCW;J Savitzky-Golay过滤器
(w)Qt/P^4 :'a |cjq XG_lyx%:E * UBU? 3.可视化的过滤函数 8 w^i
?v `0KF
A"i40 @+ T[&1cth 4.影响过滤器-窗口大小 O,XVA YzsHec 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。
0zdH 6& k q_B5L ? K^?/ ;S2^f;q~$ 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。
-hyY5!rD .k Gg} &F)P3= 4GeWo@8h 5.局部噪声过滤 "J3@Z,qW
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!&?(ty^F r1JKTuuo 6.FWHM 检测 PzNk: O
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-05#/-Z= EL5gMs 7.等距的重采样 fPa FL}&
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