hj%}GP{{ PGC07U:B 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)。
J+-,^8) 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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G:H(IA7Z Z?.:5# 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Lx|w~+k} ,:\zXESy4 37GHt9l 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
cj,&&3sbV 操作→
HJ2O@e 杂项→
p?EEox Savitzky-Golay过滤器
_p3WE9T ."$=
O% j,:t'" rElG7[+)p 3.可视化的过滤函数 P7M0Ce~iW
$\=6."R5<
uhPIV\ ?,A8 fR 4.影响过滤器-窗口大小 L>|A6S#y8/ [C*Xk{e 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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]kU~#WT ^^W`Lh%9 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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*{L<BB^ 5.局部噪声过滤 #==[RNM%ap
4.$hHFqS^5
^$^Vd@t>a dvH67 x 6.FWHM 检测 vM$#m1L?
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"s~ 7.等距的重采样 60SenHKles
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