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7bihP@I! 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)。 Hz2Sx1.i 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。 wlaPE8Gc wCruj`$
`Hlf.>b1 e5P9P%1w 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 J ~3m7 Y%;X7VxU* KvPCb%!ZP 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Ui`{U 操作→ J&,hC%] 杂项→ ZL\^J8PRK Savitzky-Golay过滤器 Kw"y#Ys] X )tH23
MK)}zjw \&;y:4&l8 3.可视化的过滤函数 cK u[4D{ 5P"R'/[PA_
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sJ 4.影响过滤器-窗口大小 4^l 9d $S|+U}]C 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 wGKxT
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-oyA5Yx0 }3X/"2SW^ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 o&Xp%}TI O8A1200
`@],J H/x0' 5.局部噪声过滤 e,_Sj(R8 {/,(F^T>2
8VMA~7^ *u"%hXR 6.FWHM 检测 WF~BCP$OR Qr$
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!6=;dX s0f+AS|} 7.等距的重采样 N wk {\`ttc>
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