ey ?paT JVq`v#8 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)。
^KjxQO6y3 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。
d'!abnF[d rPkPQn:
m?O"LGBB= 6'\VPjt 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ,.TwM;w= {PS|q? I!Uj~jV 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
P.'$L\ 操作→
@i=_y+|d_ 杂项→
{9|S,<9 Savitzky-Golay过滤器
)O$T; U ^y2}C$1V
'=1@,Skj- n~'cKy)m 3.可视化的过滤函数 *#;
an,JV0
qd@Fb* 7da~+(yhr 4.影响过滤器-窗口大小 R7ExMJw #(1R:z\: 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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A
Gn>~CoFN (k24j*1e$ 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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Ep8 y wY_! s Qo 5.局部噪声过滤 .7r$jmuFs
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W0s3nio 2X|nPhNi 7.等距的重采样 0&2eiMKG?n
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