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1.摘要 Mft0D j/
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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)。 S*~Na]nS0
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。 R7\{w(`K
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 :kf3_?9rc 1A,4 Aw< 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 -9tXv+v?
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[ *mCa:^
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 aT`02X
操作→ ve64-D
杂项→ `Cb<KAaCH
Savitzky-Golay过滤器 ^c;sk V&S
2vk8+LA(6
 MJ*oeI!.= | -cALQ 3.可视化的过滤函数 Ggxrj'r
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 !0d9<SVC skmDsZ zw
4.影响过滤器-窗口大小 1*x5/b
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K5 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。 X*p :&=o
K|I j71
 nvUkbmZG# Is,*qrl : 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。 34O+#0<y~
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 ( .6tz }E)8soQR 5.局部噪声过滤 'nmYB: &!
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 U:5*i *FG4!~<e 8.文件信息 }@Ll!, 4HYH\ey
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