1.摘要
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='rc-E 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)。
QIB\AAclO 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。
_oHNkKQ MXw hxk#E i&5XF GO__$%~ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
$*AYcy7 2>cGH7EBD 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
bL'aB{s 操作→
.$qnZWcgG 杂项→
qyF{f8pzq Savitzky-Golay过滤器
lwrCpD. EH256f(& iH/6M Jth[DUH8H 3.可视化的过滤
函数 VKq=7^W N>XS=2tzN #
WAZ9,t Tw""}|] g 4.影响过滤器-窗口大小
D)j(,vt )/pU.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。
~io szX YL]Z<%aKt tnPv70m umiBj)r 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。
~$)2s7
O U.DDaT1 q(`/Vo4g( BI3@|,._N 5.局部噪声过滤
\.-}adKg )n2 re?S syaPpM
Q- RxI(:i? 6.FWHM 检测
nEJY5Bz$ qU#1i:(F* R)QC)U f33 l$pOp 7.等距的重采样
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