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]t.WJC % 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)。 >5Q^9 9V 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。 cM> G>Yzo OCbQB5k3
7AGZu?1]M 38x[Ad4% 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 pz*/4 N3XVT{yo c t2_N 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 mr{k>Un\ 操作→ ++J Bbuzj! 杂项→ XhlI|h-j Savitzky-Golay过滤器 ZXssvjWQV} 7':5
%KabyvOl) /?.r!Cp 3.可视化的过滤函数 WryW3];0OR `'G),{ j
N[+o[%A iGEQXIr3 4.影响过滤器-窗口大小 \28b_,i+ K%[}[.cW 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。 r
48;_4d)D 2HvTM8
WL)_8! +,vJ7 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。 #GDh/t2@ wRV`v$*6
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K 5.局部噪声过滤 M@!]U:5~V ;9!yh\\
y]E)2:B[d (?*mh? 6.FWHM 检测 H649J)v+m $.r}g\43P
K*HVn2OV bbQ10H 7.等距的重采样 AXNszS%4 PoBukOv
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