~o/e0 %lK]m`( 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)。
WB|SXto%4D 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。
CY8=prC 1QDAfRx
'"Dgov$q ,OO0*% 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 T CO^9RP< -}<W|r F;dUqXUu 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
/&'rQ`nd 操作→
,W<mz7Z(@ 杂项→
@GR|co Savitzky-Golay过滤器
>RT02Ey> !Zf)N_k
8h7z ]2B=@V t, 3.可视化的过滤函数 U_c9T> =
J\kv}v
w6l8RNRe fNaS?tV) 4.影响过滤器-窗口大小 Mi"dFx^Md \XlT 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
l<RztzUw sHulaX{
My!<_Hp-W s4c2 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
ZMXIKN9BF# '|i<?]U
+V6N/{^5 _/5mgn<GK 5.局部噪声过滤 Y/_b~Ahn
d^WEfH
ajz%3/R >*%mJX/F 6.FWHM 检测 cvvba 60
*:3`$`\54
`8%2F}x}qD n089tt=TE 7.等距的重采样 A/EW57v"
a:tCdnK/