1.摘要
#,L~w "O*x' XhN 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)。
8pXKO"u], 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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f1mHN7hxW 3HZ~. 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
xjo;kx\y^ B^fT>1P 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
O:Va&Cyj* 操作→
@%1IkvJV 杂项→
;QBh;jg4 Savitzky-Golay过滤器
KOey8tB)1 zB*euHIqZ
c%z'xM vJ"i.:Gf4 3.可视化的过滤
函数 )%mg(O8uL BkawL,
a(;!O}3_)( 2*[QZ9U[@ 4.影响过滤器-窗口大小
FJeiY#us ;I}'} 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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+dk fcG *6Q|}b[qcD 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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@PI%FV z~p s"%lFA"- 5.局部噪声过滤
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Y9Z]i$qS&k d(-EcY>? 6.FWHM 检测
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VT\"q1)p
?>$l 6cz/n8M g 7.等距的重采样
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