yppo6HGD Cls%M5MH 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)。
i@CxI<1' 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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l@:0e]8|o KG5>]_GH 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ]:\dPw`A ?' je)F v9UD%@tZ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
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sWSGb 操作→
-!9G0h&i| 杂项→
FCn_^l)EA Savitzky-Golay过滤器
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i 3SHg\~Z I2^8pTLh 3.可视化的过滤函数 3yXY.>'
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VD\=`r)nT A +)`ZTuO 4.影响过滤器-窗口大小 jNy.Y8E& rXU\ 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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@OHm#`~ BF <ikilR 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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y^%y<~f >dG[G> 5.局部噪声过滤 V$?SR44>nH
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\'bzt"f$j !0cD$^7 6.FWHM 检测 O8.5}>gDn.
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bY0|N[g @y&bw9\ 7.等距的重采样 DDH:)=;z
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