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1.摘要 ogQfzk
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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)。 Z ] G#:
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。 0 A ffD:
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 a}f /<-L 6@/k|t>OT 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 v!ai_d^
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对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 WHv6E!^\_
操作→ _+aR| AEC
杂项→ hGrX,.zj
Savitzky-Golay过滤器 j2IK\~W?-
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 WvJ:yUb2 +: ms` Sr> 3.可视化的过滤函数 MK/8<i< .
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 Rzs u 7w 4XVwi<) 4.影响过滤器-窗口大小 c -(dm:
/ivVqOo 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。 ak_y:O|
H c>yZ:c;
 r0[<[jEh Z?=o(hkd 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。 UcB& p t&
x"C7NW[$
 /{[<J<(8 #prYZcHv:_ 5.局部噪声过滤 nIlTzrf6
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 $G)HU6hF* Cc{{9Ud 6.FWHM 检测 aN*{nW
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 MS#*3Md&y 1twpOZ> 7.等距的重采样 -eh .Tk
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