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(8r?'H8ZO 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)。 f-\l<o( 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。 "*@iXJxv5 ~~ON!l9n
_OF8D R$cO`L*s 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Kg@9kJB F|V co]"S1
FFgy=F 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 `.dTkL 操作→ zYOPE 6E 杂项→ <MN+2^ed& Savitzky-Golay过滤器 $`'^&o;&f 0 EXAdRR
H[x 9 7r 5b B[o6+ 3.可视化的过滤函数 q_f
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/$rS0@p 9GZF39w u 4.影响过滤器-窗口大小 xiRTp:> }7$\F!R 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。 YA^9, q6u? iA ZtV'VQ)
B0Z~L){i O!f* @ 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。 I{cn ,,8 3iWLo Qm
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A 5.局部噪声过滤 y i@61XI <6apv(2a
&P ;6P4x I)B2Z(<Q 6.FWHM 检测 &U
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\iVYhl k LD)<D 7.等距的重采样 ;U`HvIch <1jiU%!w
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