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1.摘要 G=DRz F
u
BvN*LQ
O[!]/qP+.
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)。 `U (FdT
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。 ]'hz+V31%
D_g+O"];P
 =m UtBD.; Au9Rr3n 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ikUG`F%W
{Wt=NI?Ow
o]@?QAu
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 BPW2WSm@<
操作→
4h- tR
杂项→ l2i[wc"9
Savitzky-Golay过滤器 W 5-=,t
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 F&^u1RYz 3>ytpXUEGx 3.可视化的过滤函数 }5`Kn}rY
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(PFQ
 F.4xi+S_ ^)TZHc2a[ 4.影响过滤器-窗口大小 NbH;@ R)L
k*J0K=U| 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。 T< D&%)
EW]rD
 O|d" 0P W2'u]1bs 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。 idEhxvAo
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 }get e'I `@RTfBB g 5.局部噪声过滤 ",Mr+;;:[
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