RhJL`>W` O;A/(lPW+ 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)。
eXU;UO^ 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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uxto:6),P< '7F`qL\/#( 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Z6b3gV iDO~G($C DOXRU5uP3 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
Oed&B 操作→
NRKAEf_#w 杂项→
c3lfmTT6^ Savitzky-Golay过滤器
S)"5X)mq n^/,>7J
;e0>.7m MjI}fs< 3.可视化的过滤函数 qR_"aQ7s2
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O'."ca]:5 |k'I?:' 4.影响过滤器-窗口大小 uF T\a= <,0&Ox 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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i896 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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O)5-6lm &V( LeSI 5.局部噪声过滤 AmSJ!mTd8o
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$)@zlnU /KKX;L[D( 6.FWHM 检测 yB.6U56
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t9pPG {1 `T9<}&=! 7.等距的重采样 of& vQ
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