6Iqy"MQuq vc&v+5Y 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)。
p20JUzy 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。
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@,n)1*{P MqB@}! 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 W;yc)JB Uns%6o Ps>:|j+ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
e.skE>& 操作→
a_V\[V{R= 杂项→
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$Bsm`t Savitzky-Golay过滤器
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xa@$cxt =T,Q7Dh 3.可视化的过滤函数 ZX` \so,&,
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50QDqC-]XS @t~y9UfF 4.影响过滤器-窗口大小 h AAh 7H5VzV 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。
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X2@Ef2EkM C[<}eD4bV 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。
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1oej<67PdJ U?sHh2* 5.局部噪声过滤 zPa2fS8
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Ik$$Tn&; 9L:wfg}8s 6.FWHM 检测 lG\uJxV
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Vo@7G@7K( B{`adq?pW 7.等距的重采样 lc[6Mpi7s[
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