Vi:<W0: sM _m 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)。
0*4h}t9j 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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QRw/d}8l FCp\w1+ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 7j//x Tr}a }
N$soaUs ]!mC5Ea 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
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v 操作→
Dpf"H 杂项→
F,)\\$=, Savitzky-Golay过滤器
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^DaP^<V 4\rw JD< 3.可视化的过滤函数 6~O9|s^38w
QVq+';cG
uB*Y}"Fn E4;@P']` 4.影响过滤器-窗口大小 0DQ\akh loR,f&80=O 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。
e^ ZxU/e 8~6H\.0Q
g/_j"Nn O&vE 5%x 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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PQJI~u9te} aZBS!X 5.局部噪声过滤 d:"#_
,+mH1#-3
!$1'q~sO wiE'6CM 6.FWHM 检测 +/|;<K5_LI
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ob(S/t J6s@}@R1 7.等距的重采样 B*c@w~E
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