1.摘要
05|t >%Y.X38Z[ 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)。
O!Mm~@MoA 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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s_D7?o <KHB/7 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
6u8`,&U GbB&kE3KP 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
~X`vRSrH 操作→
.Ddl.9p5 杂项→
Gp32\^H|< Savitzky-Golay过滤器
P5] cEZ n \f /<#'
~@itZ,d\ ^B1vvb 3.可视化的过滤
函数 g\ <Lb @H7dQ,%
3'1O}xO Fo~C,@/Qt 4.影响过滤器-窗口大小
p)TH^87 :4(7W[r6 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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Ge(r6"%7
.JQR5R |Q f)"O( c 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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w5qhKu!1 u@==Ut 5.局部噪声过滤
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/SN.M6~ -#)xeW.d 6.FWHM 检测
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fsCkS #n~/~*:i92 7.等距的重采样
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