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`iI"rlc 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)。 :6 fQE#(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。 Yp)U'8{h c 0_EF7`T
..:V3]-D i<?4iwX%i* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 9|`@czw yM2&cMHH~ ChGM7uu2 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 l1[IXw? 操作→ <7^~r(DP 杂项→ bM-Rj1#Lo Savitzky-Golay过滤器 E-D5iiF _ XZ=4s
B`aAvD`7 NjxW A&[ng 3.可视化的过滤函数 >C[1@-]G%7 A] 9JbNV
u2<h<}Y yh:,[<q 4.影响过滤器-窗口大小 {1%ZyY uH[0kh 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。 ^j %UZ E2|iAT+=.
5m42Bqy" -#6*T,f0P( 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。 W6T&hB "~<~b2Y"5
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e 63|Z[8 5.局部噪声过滤 ^mpB\D)q ?m1$*j
u2]g1XjeG DZRxp, 6.FWHM 检测 c!Vc_@V, m!60.
MF}Lv1/[-J Ba0D"2CgY 7.等距的重采样 kVnyX@ |vz;bJG
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