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5& 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)。 NPFpq,P> 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。 Vp>|hj po x\Z'2?u}
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2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 i1S>yV^l 2h[85\4 |&Ym@Jyj 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 0ez(A 操作→ TDd{.8qf 杂项→ KiJT!moB Savitzky-Golay过滤器 < yC /z BxJT0
l x,"EOP XS$OyW_Q 3.可视化的过滤函数 7O,U?p bQ~j=\[r
97ql5 |=&cQRY!p 4.影响过滤器-窗口大小 i+gQE! y#XbJuN/ 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。 r2k2%nI-J K~22\G`
|g==" byv[yGa` 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。 <Qxh)@
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?(R]9.5S }<dRj 5.局部噪声过滤 <n(*Xak{a _Gu-
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4q<=K= F R9B&dvG 7.等距的重采样 ^$t7+g J_FNAdQt
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