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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)。
dyu~T{ 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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k.0$~juu mT\] 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 sd#a_ -+c_TJ.dC rsiG]o=8 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
YMm Fpy 操作→
kbOo;<X9A 杂项→
aIJ[K Savitzky-Golay过滤器
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%Wu3$b o3%+FWrVTS 3.可视化的过滤函数 H%sbf&
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Q%KS$nP9
X;zy1ZH h!MZ6}zb) 4.影响过滤器-窗口大小 XB^z' P{-Y j>P>MdZtk 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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E[e '' T4w`I;&v 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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E+[K?W5 <BT}Tv9 5.局部噪声过滤 MheP@ [w|@
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"TG}aS "EHwv2Hm> 6.FWHM 检测 Z\`uI+`
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d94Lc-kq^ Q<Utwk?nL 7.等距的重采样 >5)$Qtz#
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