+'?axv6e LD}ZuCp! 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)。
K7d]p0d' 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)=$, !rgdOlTR ^
C$EvcF%1 ehls:)F 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 y]E ?\03" 2<5s0GT'/ 9Vv&\m!0 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
WqRg/ 操作→
U}<;4Px]7v 杂项→
nc%ly * Savitzky-Golay过滤器
E@\bFy_!>b $+a2CZs!
To19=,: |Xl,~-. 3.可视化的过滤函数 DvvjIYB~
KA$l.6&d
20H$9M=} \)vxZ! 4.影响过滤器-窗口大小 lTpmoDa% /S+gh;2OC 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。
Y:XxTa* NEh5
u!&Vbo? .B N!F ;! 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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G>0S(M) E6d0YgfD 5.局部噪声过滤 \[w82%U
y2eeE CS]
'\X<+Sm' D0=H&Z[ 6.FWHM 检测 C0F#PXUy
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ISuye2tExq QeVM9br)m 7.等距的重采样 $=GZ"%ED
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