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;9rQN3J$gn 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)。 wvfCj6}S& 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。 6;VlX,,j )]>9\(
iS{)Tll}& 3.>jagu 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 r`5;G4UI s;A]GJ @9^kl$ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 `ul"D% 操作→ ym:JtI69 杂项→ r`lgK2r\ Savitzky-Golay过滤器 !-: a`Vs+ a].Bn#AH!C
u*"tZ+|m 1~j.jv$ 3.可视化的过滤函数 &Zov9o:gx v5&WW?IBQ
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$n^Ze2 ! am`eist: 4.影响过滤器-窗口大小 L%fWa2P' U5Rzfm4 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 9~N7hLT fY>\VY$>
&98qAO]Z ]SK (cfA` 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。 DRw%~ ow+NT
h1,J<B@ Y~Zg^x2 5.局部噪声过滤 2t_E\W7w+ #*w$JH
\2W( >_z 2-2'c?% 6.FWHM 检测 Z$2mVRS`c SJw0y[IL6(
MECR0S9 Yzd-1Jvk 7.等距的重采样 Oi7|R7NE XxV]U{i!
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