1.摘要
[{@0/5i P qUjBP\ 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)。
_TLB1T^/4 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。
=emcs% *z852@
~F; ~ g+v.rmX 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
{"e)Jj_= %)o'9 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
Yf&P|Iiw 操作→
;-]' OiS; 杂项→
>G#SfE$0 Savitzky-Golay过滤器
9szUN;:ZZ ;zF3e&e(
o*5iHa(Qm ]:"<if gp$ 3.可视化的过滤
函数 E@}
NV|90 S Lsw '<
M0) q [}ayaXXQ5 4.影响过滤器-窗口大小
2wX4e0cOI4 -/w#f&Y+]8 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。
Sj(5xa[ Wxeg(L}E
;URvZ! {/Z .dwy+BzS 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。
A.YXK%A% IoAG !cS
NpPuh9e{ S&JsDPzSd 5.局部噪声过滤
vw XK+"
x!
dilom#2l VY1&YR}Y 6.FWHM 检测
yw@kh^L K`vc&uf
V9:Jz Q=?` x9!3i{_ 7.等距的重采样
>))f;$D= =tS#t+2S