4!LCR}K X#e1KZ 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)。
w.0qp)} 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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J6 }5(Ho$S(
$bsG] ^6_Cc 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 7bV{Q355P M-giR:, v_nj$1dY6 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
6C+"`(u%V 操作→
8f3vjK' 杂项→
YxP@!U9dE, Savitzky-Golay过滤器
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~>+]%FPv k0Uyf~p~ 3.可视化的过滤函数 )kkhJI*v
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/\WQxe 2!$gyu6bpG 4.影响过滤器-窗口大小 `^4vT3e FGh]S-A 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。
4- [J@ ]._LLSzWhg
p^'3Odd|O j<)9dEM' 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`b .k0~Vh2u 5.局部噪声过滤 eR3$i)5
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|H!9fZO D7S'*;F 6.FWHM 检测 PK4iuU`vh
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)uqA(R> 78/N 7.等距的重采样 U\sHx68
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