}L=Qp=4 @gw8r[ 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)。
JoD@e[( 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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IsDwa qd| ZKM@U?PK 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 F3L+X5D.yu S 8)!70 ]zn3nhBI 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
yq[@Cw 操作→
69`*u<{PC 杂项→
~.tYYX< Savitzky-Golay过滤器
&=XK:+ tYhcoV
p6ryUJc6 Mq_P'/ 3.可视化的过滤函数 T`9nY!
1-E utq
Z;njSw%: c0;rvw7 4.影响过滤器-窗口大小 }F|B'[wn @Gy.p5J8 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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U*,\UF cwzgIm+ 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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Y?L>KiM$ !Uv>>MCr 5.局部噪声过滤 }0iHf'~DH*
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5"X@<;H% h@o6=d=4 7.等距的重采样 {'z$5<|
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