1.摘要
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>q&e.-qL 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)。
9YBlMf`KEf 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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/4+*!X m^^#3*qa 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
q"LT 8nD\ `EiL~* 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
eJEcLK3u 操作→
uLN.b339 杂项→
{|e7^_ ke Savitzky-Golay过滤器
?1X7jn`,+ ZjnWbnW
WkoYkkuzj ^;Yjs.bI`F 3.可视化的过滤
函数 *mN8Qd zXd#kw;
ww\2 +H!aE} 4.影响过滤器-窗口大小
rE\&FVx i2\CDYP 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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K%/g!t) X`I=Z ysB 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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`1R[J4e ,w_C~XN$t 5.局部噪声过滤
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1_LGlu~& j!a&l 6.FWHM 检测
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;/M "l6Ob 7.等距的重采样
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