h,'mN\6t zj$_iB`9 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量
光谱的半宽谱)。
[OoH5dD 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
&iND&>? Q"6hD?6.
vzyI::f? i3 l #~ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 K!D_PxV -90ZI1O` k|$"TFXx; 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
8/>wgY 操作→
2.Eu+*UC 杂项→
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Savitzky-Golay过滤器
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(:y,CsR}4 w-'D*dOi 3.可视化的过滤函数 l\sS?
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Wq{d8|)1 ^!o1l-Y^gr 4.影响过滤器-窗口大小 csFJ5 kHJDX; 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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}[KDE{,V tJh3$K\ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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*_{l !rsa4t@t 5.局部噪声过滤 w`.T/
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47C(\\ ! =\DC,-CB 6.FWHM 检测 @`IXu$Wm(
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;*wT,2;
n{.*El>{ 7.等距的重采样 M}=s3[d(,
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