1.摘要
w:I^iI. (k"|k 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)。
y4$UPLm 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
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Fl>v9%A M6vW}APH[n 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
L,of@> d}3<nz, 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
~O?Gi 4^Yg 操作→
;XSRG*3j~4 杂项→
)/PvaL Savitzky-Golay过滤器
8X][TJG$ e2*0NT^R
yc8FEn!)& )I9AF,K 3.可视化的过滤
函数 @g(N!n~ Mcj4GjV6:"
VG*BAFs
M.zS + 4.影响过滤器-窗口大小
E&}r"rbI ;Jr6 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。
{ cnya* @riCR<fF
hi"[R@UG m=Y9s B 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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IhwJYPLF E D*=8s2 5.局部噪声过滤
8)Z WR3)+W d?GfT$1
PwQW5,,h0 9xP{#Qa 6.FWHM 检测
H"WkZX yBE1mA:x7:
V^QKn+/ -Cd4yWkO 7.等距的重采样
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