=b`>ggw# @Z3b^G[ 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)。
-.^Mt.) 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。
7t@jj%F gkBat(Uc y;<jE.7>
,j&o H$mW 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 !m_'<=)B4~
3D<P
[.bS (6 0,0|s 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
OEB_LI' 操作→
L?al2aopF 杂项→
4+v~{ Savitzky-Golay过滤器
sGdt) dR$P-V\y`% HO' ELiZ_q s?0r\ cc|: 3.可视化的过滤函数 %eD&2$q*
ge[\%
vtL) $Q47>/CUc^ 4.影响过滤器-窗口大小 bzUc;&WDz PicO3m 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
+?mZ_sf8w r43dnwX -$e\m]
}Z &mY<e4 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。
;K:.*sAa H2k>E}` Bb-x1{t P6IhpB59 5.局部噪声过滤 v[Ar{t&
N4H nW0
yP-.8[; &<!I]:Y 6.FWHM 检测 ia?8Z"&lK
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Q^mJ _~ [0J0<JnK 7.等距的重采样 /]+t$K\cBq
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