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YLfZ;W|6u 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)。 XdDy0e4{%< 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。 j+c<0,Kj ~Z'3(n*9
_e;$Y#`EO M8, W|eTM 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 W&U
Nk, u!X$M?D4 |W/_S^ C 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 x@I(G " 操作→ #.(6.Li 杂项→ xM/B"SG2 Savitzky-Golay过滤器 YAIDSZ&l[ s C9j73vf
,\|W,N}~ JWa9[Dj 3.可视化的过滤函数 2B#
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XZv(B^ ;-d }\f , 4.影响过滤器-窗口大小 ]Xur/C2A wnL\.%Y^ 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。 /hef3DV5I 8gv\`
E0<9NFQr7 S3[rv 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。 %r0yBK2uOp 8}\Lt
LsnM5GU7 0@yHT-Dy 5.局部噪声过滤 8"4&IX n#
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gc 14 % 6.FWHM 检测 4eym$UWw bUf2uWy7
Y. ]FVq 2<Tbd"x? 7.等距的重采样 jmbwV,@Q2 iK$)Iy0
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