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M^uU4My 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)。 %8
qSv%_ 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。 jA,|JgN|n sv'
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_D-5}a" @.k5MOn 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 JPLI
@zX^ u)7*Rj^ |ixGY^3; 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 9<v}LeX 操作→ f4
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1(C 杂项→ ^1.7Juvb Savitzky-Golay过滤器 va^0JfQ x:qr \Rz
+lKrj\Xj i *B:El1 3.可视化的过滤函数 l]$40 j Ih()/(
QhCY}Q?X bK<}0Ja[ 4.影响过滤器-窗口大小 uWTN2jr PRwu 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 TMww qC..\{z
*2=W5LaK. {S*!B 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 izf~w^/ -AC`q/bCD
a1|c2kT .EG*+, 5.局部噪声过滤 n$YE !D' P_}/#N{C
)tD6=Iz^5 ~0ooRUWU7 6.FWHM 检测 Mn@$;\: r4?b0&Xq
e/>:K' { YDFCGA 7.等距的重采样 &n|*uLn
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