3u +A/ @{16j#'R 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)。
xgV.<^ 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。
${\iHg[vZ SYkLia(Ty
tA'O66. 3>FeTf#: 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ? pq#|PI) `j+aAxJ=\ ,r\ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
=\mAvVe 操作→
K(P24Z\# 杂项→
ktX\{g! U Savitzky-Golay过滤器
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7=yV8.cD
hUy"XXpr 3.可视化的过滤函数 j G8W|\8
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Pi|WOE2 1&%6sZN 4.影响过滤器-窗口大小 1#rcxUSi M*ZR+pq, 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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C: [Q(FBoI|
dO/iL7K& ^Pqj*k+F 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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MDkcG"O o@SL0H-6| 5.局部噪声过滤 h RK&
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EB3#uc 7.等距的重采样 @ol}~&"
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