O1Gd_wDC/i /s>ZT8vaAs 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)。
x )wIGo 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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MC!K7ji +! 6C^G 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 9KVeFl :Xv3< rS< !6ZkLE[XJ< 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
s%Q
pb{ 操作→
q#-szZQ 杂项→
9~DoF]TM Savitzky-Golay过滤器
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^{["]!f# jYet!l 3.可视化的过滤函数 gOZ$rv^g
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b+\jFGC%6= z]> 0A 4.影响过滤器-窗口大小 XB-pOtVm FS r`Y 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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m,v"N%k, dWE[*a\g 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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~wIVw} 2i#wJ8vrF 5.局部噪声过滤 O,ZvV3
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)'xTDi |]~tX zY 6.FWHM 检测 PIn' tV
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;Br8\2=$ FGBPhH% (8 7.等距的重采样 u#?K/sU
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