M\GS&K$lq IQ|~d08} 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量
光谱的半宽谱)。
#a0 (Wh7 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
|GsLcUv6 =]"PSY7p
#(A>yW702 4f1*?HX& 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 8Ej2JMc -V+fQGZe [~;9Mi.XL 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
rN*4Y 操作→
yb]a p 杂项→
[g/g(RL Savitzky-Golay过滤器
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AvwX 2?tc P--#5W;^oB 3.可视化的过滤函数 ei"FN3 Rm
1,/oS&?E
p'R}z|d) ^o{O5&i] 4.影响过滤器-窗口大小 %@IR7v~ SAqX[c 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
Z$@Juv&>5^ a]Lr<i8#%
Nc7YMxk'H a([cuh. 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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9SU;c l ed617J 5.局部噪声过滤 /2YI!U@A
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8L<Ol w+JDu_9+A] 6.FWHM 检测 lT%o6qgT
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g{i(4DHm( oEfKL`]B 7.等距的重采样 :*\JJ w
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