+>:_kE]?nX @S"pJeP/f 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)。
Q@W|GOH3 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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g[wP!y%V B?lBO
V4v4 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 7hF,gl5 0I>?_?~l6 Fwx~ ~"I 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
2VV[*QI 操作→
'
MS!ss=r 杂项→
s 9|a2/{ Savitzky-Golay过滤器
&. =}g] ^M(`/1 :
Ld}(*-1i UC+7-y, 3.可视化的过滤函数 zJuRth)(,
2 ]DCF
aFr!PQp4{ or%gTVZ 4.影响过滤器-窗口大小 IglJEH[+ #7~tL23}] 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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o[6vxTH wj#J>C2] 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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|z#m GcZM+ c 5.局部噪声过滤 :,S8T%d
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^.@yF;H D%;wVnUw 7.等距的重采样 rw5#e.~V
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