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1.摘要 1Qc(<gM ,Elga}7u 7{/:, 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)。 4)I/\ 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。 Y.hH
fSp F|ML$
1Mhc1MU MZ+IorZl 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 MBTt'6M jU9zCMyNF laRKt"A 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 DEeL48{R 操作→ '9F{.] 杂项→ =)UiI3xHk Savitzky-Golay过滤器 !A<XqzV] Q24:G
$Q7E# y&I|m 3.可视化的过滤函数 g!|E!\p m$UT4,Ol
:phD?\!w8t n^(yW 4.影响过滤器-窗口大小 +(k)1kCMn <{).x6 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。 )A+j (7#lN
>wm$,%zk bb_jD^ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 PY:#F|uHS` =}o>_+"
XGl13@=O pnw4QQ9 5.局部噪声过滤 :/[ZgreN6 XI(@O)
4J$f @6 r[4F?W 6.FWHM 检测 +Y^F>/ 4=Y Ip|^?uyrk
ZV^J5wYE 3a[(GW _ 7.等距的重采样 qJzK8eW c]0
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