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r_T\% 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)。 HDYr?t~V 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。
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n'0^l?V Wm4@+} 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 D61CO-E(D < i*v r#*kx# " 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 xRW~xr2h@ 操作→ Oi&.pY:X- 杂项→ /K2VSj3\ Savitzky-Golay过滤器 M~w
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;!&A 3.可视化的过滤函数 xn1 WM NcPHcj
8I$B^,N B:)9hF?o@ 4.影响过滤器-窗口大小 :U)q(.53 }rsD$ 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。 |Y"q. n77 {&8-OoH ~
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o tjoM AU} e^1h 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。 br+{23&1R# %)8`(9J*
d*Dq=.F( Zalgg/. 5.局部噪声过滤 2Ch!LS:+ ge:UliHJ
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