;CFI*Wfp : 3*(kb1)& 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)。
5%uLs}{\q 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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uq{w1O5 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 jDOB(fE wwk=*X-8 0c
/xE<h 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
z-ra] 操作→
/ 9^:*, 杂项→
ms`R^6Ra Savitzky-Golay过滤器
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%?@N-$j <"X\~ 3.可视化的过滤函数 M9M~[[
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1T!(M"'Ij v[A)r]"j"M 4.影响过滤器-窗口大小 2tMe# V LJ\uRfs 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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au1uFu- \u9l4 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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L 5.局部噪声过滤 Nb(c;|nV
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bwG$\Oe6 w&8N6gA14 6.FWHM 检测 IT!u4iH[
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aQzx^%B1 7.等距的重采样 :qy< G!o
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