$\*Z c&wg`1{Hal 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-#JV@b 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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}Fu1Y@M% x&DqTX?b, 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 |Q)mBvvN 6M&ajl`o 9d|8c >
I 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
%dnpO|L 操作→
?XdvZf $ 杂项→
@~s5 {4 Savitzky-Golay过滤器
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I,#E`) Drtg7v{@\ 3.可视化的过滤函数 7/a7p(
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# ]Xa]a}[uE 4.影响过滤器-窗口大小 :Ef!gpS}?R !yj1X
Ar 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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OWR 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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*JX$5bZsI `^{G`es 5.局部噪声过滤 Z?xaXFm_
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XM!oN^ gzi=+oJ|4 7.等距的重采样 5P #._Em
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