1.摘要
h* to%N A\jX #gg 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)。
uD2v6x236 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。
wlM"Zt zMUifMiAj Y!8Ik(/~i }BpCa6SAs 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
P1Z+XRWOM ,c%>M^d 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
WzC_M>_ 操作→
V_&>0P{q 杂项→
)4hb% U Savitzky-Golay过滤器
KKz{a{ePY% jo.Sg:7& U/e$.K3v wi]F\ q"Y^ 3.可视化的过滤
函数 g?'4G$M i9NUv3# ~
cKmf] )PRyDC- 4.影响过滤器-窗口大小
SYPG.O?I z]NzLz9VfL 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。
^b{w\HZ Qg \OJmv _7AR2 ~"E@do(" 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。
oCBZ9PGkK bN6FhKg| kAF[K,GG ;'.[h*u~< 5.局部噪声过滤
6iiH+Nc >Jl(9)e gg>O:np8 >i> %@ 6.FWHM 检测
f_*Bd.@ `wJR^O!e e B`7C"Z ohFUy}y 7.等距的重采样
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