1.摘要
18NnXqe-m 2o<*rH 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)。
w>f.@luO4 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。
T2Z$*;,>T
:'Gn?dv|
n~yHt/T -(TC' 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
L @T/4e./ 9*I[q[>9 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
.Xp,|T 操作→
]pe7I
P 杂项→
z8a{M$-Q Savitzky-Golay过滤器
3_
J'+ Vc9Bg2f5
qc,E azmU ]'xci"qV` 3.可视化的过滤
函数 zNo,PERG fpQFNV
5fk
A?Ecqq ! N2uJ?t 4.影响过滤器-窗口大小
aB~k8]q. 9J7yR}2-F 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。
S>x@9$( ym Y<W9LF
Xxh^4vKjX c`3`}&g# 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
16Ka>=G T U_'1
bX38=.up #0r^<Yn 5.局部噪声过滤
kXhd]7ru Y_n/rD>
cu}(\a KtAEM;g 6.FWHM 检测
_$T
!><)y _Ml?cT/J.O
?&:N|cltD ^n~Kr1}nj 7.等距的重采样
YvG$2F |_) X_X7fRC0