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X^zYQ6t 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)。 v~^ks{ 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。 &EAk
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Gs[Vu@* 0o=!j3RjH 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Dn~Z SrJ P3'2IzNw Tr}R`6d$ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 U?bG`. X 操作→ +$>N]1 杂项→ :e1'o Savitzky-Golay过滤器 JXpoCCe n!GWqle
`.{U-U\ B{s]juPG 3.可视化的过滤函数 @Z?7E8( WK
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4.影响过滤器-窗口大小 9'1hjd3k p1+7<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。 $Axng
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:@.C4oq :`D'jF^S 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 lp(Nv(S }04Dg'
"X`RQ6~]> r,5-XB 5.局部噪声过滤 /T,zZ9= 0z/h+,
=(%*LY!Xc l$F_"o?&S@ 6.FWHM 检测 My. dD'C DB#$~(o
+4Q[N;[+* *2`:VFEV 7.等距的重采样 im=5{PbJ^ XJUEwX
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