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?EJD?,} 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)。 &Q;sSIc 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。 Kqp(%8mf i@P)a'W_
qfL~Wp2E; SSz~YR^}Sr 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 eqP&8^HP GNXHM*~ Gb8D[1=u= 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 0Fk5kGD,&K 操作→ [s"O mAy4 杂项→ }4Tc Savitzky-Golay过滤器 xIxn"^' FME3sa$
_A+s)]} uJFdbBDSh 3.可视化的过滤函数 %MrWeYd1 OUeyklw
MaRi+3F 73V|6tmgY 4.影响过滤器-窗口大小 /4a._@1h[y rqdE6y+^ 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。 dRj| g =+U `-J}g
12;8o<~ Qr^|:U!;[z 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。 Fy`(BF\ AG!w4Ky`
4US"hexE< v}1QH 5.局部噪声过滤 "}pNe"ok f0X_fm_q
|+iws8xK? @2Z#x 6.FWHM 检测 xnmmXtk MYla OT
Y( 3Bp\6 R]OpQ[k 7.等距的重采样 AtdlZ k p<OJy
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