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@ +>>TGC 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)。 tHJahK:"k 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。 >Qf`xUZ [WR*u\FF
w\>@>*E> No'Th7=|S 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ,u5iiR 9+'*
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s 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 2Gc0pBqx 操作→ _BND{MsX 杂项→ 0[-@<w ^j Savitzky-Golay过滤器 a^)@}4 *kNXju
)5<c8lzp 0fw>/"v 3.可视化的过滤函数 mN"g~o* \lpvRZ\L&g
[58qC: P7qzZ 4.影响过滤器-窗口大小 Tu=~iQ iB*1Yy0DC 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。 %Xl(wvd j2%M-y4E
P\2x9T E#yG}UWe 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。 UmP\; (+9^)No
5eX+9niY i)MJP * 5.局部噪声过滤 "IzM: GOY!()F
Nj}-"R\u pq*4yaTT' 6.FWHM 检测 LE+#%>z> }\.Z{h:t
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"tU,.U Vdb X4^V 7.等距的重采样 ByW,YKMy e8hwXz
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