R(Pa Q D"XQ!1B% 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)。
1AkHig, 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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u|*|RuY C-b% PgA 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ~ z&A Am`A[rV0 )B5gs%u] 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
?)QBJ9F 操作→
b0x0CMf 杂项→
W%Nu]9T Savitzky-Golay过滤器
V+<AG*[ *SG2k .$
!U~#H_ L<>NL$CrN 3.可视化的过滤函数 zc~xWy+
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F?AfB[PM yl+)I 4.影响过滤器-窗口大小 1?$!y `Ta(P30
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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b2kbuk] v?=VZ~`O( 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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&>B>+}' t>u9NZt G 5.局部噪声过滤 G9":z|
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hg/&[/eodm 9NXiCP9A 6.FWHM 检测 (mr`?LI}
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&{{f|o=u. 7.等距的重采样 /1
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