1.摘要
<@xp. Y v;"[1w} 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)。
BuMBnbT 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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$},Y)"mI @mBZu!, 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
mh;<lW\K/Z 8X`iMFa.P 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
hXdc5 ?i? 操作→
@.ebQR-:H 杂项→
,<n >g; Savitzky-Golay过滤器
DK 4 8 mY?^]3-_
=zBcfFii`w 8<ZxE(v 3.可视化的过滤
函数 }I<r=? (3YCe {
WCT}OiLsL =jIB5". 4.影响过滤器-窗口大小
7?<.L rtf\{u9 }g 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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?}"$[6. n;8[WR) 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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HbQ `b VqqI%[!Aw 5.局部噪声过滤
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9'8 6.FWHM 检测
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p\OUx Am <?'d\B 7.等距的重采样
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