mM)d`br =>,X)+O 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)。
V[baGNe 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。
#x[3@zP. O t1:z:Pl
0rj50$~$] [V _\SQV0 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 /dq(Z"O_ qASV\
<n GP;UuQz 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
Xwt}WSdF`k 操作→
ZIikDih1 杂项→
cSWn4-B@l Savitzky-Golay过滤器
TxXX}6 'NDDj0Y
JWo). !+Us) 'L 3.可视化的过滤函数 m
vLqccL
mv\S1[<T
y?.l9
T@x_}a:g 4.影响过滤器-窗口大小 dPCn6 $|pD}
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。
W@FRKDixG .rs\%M|X
ry!0~ir >^ijj`{d 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。
QTT2P(Pz y(h"0A1lW
pA?2UZ %Tm8sQ)1 5.局部噪声过滤 -/3D0`R
,R2;oF_
:to1%6 N@G~+GCxL 6.FWHM 检测 pCt0[R;?
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wC~LZSTt m(eR Wx&pZ 7.等距的重采样 Xw |6
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