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,A5) <} 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)。 ?Jtg3AY 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。 s2v(=
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&(xUhX T vVs#^"-nW 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 0D(cXzQP G;oFTP>o ?&l)W~S 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Ok%}|/P4 操作→ NgB 7?]vu 杂项→ WIh@y2&R Savitzky-Golay过滤器 .]}N55M i`OrMzL
r5/R5Ga^ y^FOsr 3.可视化的过滤函数 S C_|A9 a1MFjmq
[]&(D_e" =<<3Pkv7@ 4.影响过滤器-窗口大小 [D'Gr*5~{ q3'o|pp 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。 /axTh 1=Ilej1
M>_ = "atI LN!W(n( 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。 V_L[P9 %TK&)Q% h5
=V^@%YIn zb2K;%Qs+f 5.局部噪声过滤 f(u&XuZ S@:B6](D$
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;WI]vn 3DoRE2} 7.等距的重采样 )45_]tk> Qm);6X
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