1.摘要
IayF<y,8 mxnu\@}( 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)。
4wKQs&: 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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|(<A)C 4|&_i)S-Y 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
;il+C!6zpf 8e5imei 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
o2D;EUsNX 操作→
e'yw8U5E/ 杂项→
wpWZn[j Savitzky-Golay过滤器
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C\T"I% NR,R.N^[
oI5^.Dr FW 8d?%9# p-) 3.可视化的过滤
函数 \9fJ)*- ;m=k
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Yl&bv#[z An_3DrUFV_ 4.影响过滤器-窗口大小
:q >)c] ]eUD3WUe>q 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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*JRM(V+IEv SdF+b+P] 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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b")O#v. 4p7j"d5 5.局部噪声过滤
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&_q8F,I \< #eF,* d 6.FWHM 检测
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s{OV-H i= R%MH+ 7.等距的重采样
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