+2vcUy {h2D}F 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)。
4`i_ 4&TS 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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*_ "j"{ !Ed';yfz\( 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 t({:TQ :5ji.g* 0 N(D_*% 96 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
W<~(ieu:K~ 操作→
B"G;"X 杂项→
#{0c01JZ Savitzky-Golay过滤器
MQhL>oQ ;lP)
Ef#%4ky -gzk,ymp 3.可视化的过滤函数 P5[.2y_qM
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R] 4.影响过滤器-窗口大小 N/Z<v* i" v,kedKcxv' 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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n]|[|Rf1 4-sUy 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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sI#K01;" 18F7;d N8 5.局部噪声过滤 75%!R
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sq*sb dE lE /" 6.FWHM 检测 !}U&%2<69
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tlc&Wx &Jq?tnNd 7.等距的重采样 f.Jz]WXw,
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