1.摘要 3::3r}g
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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)。 9@KUqoX
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。 eT7!a']x
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2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 1g~Dm}m
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对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 n/9 LRZD|w
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杂项→ AijPN
Savitzky-Golay过滤器 u)q2YLK8
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3.可视化的过滤函数 w0a+8gexi
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4.影响过滤器-窗口大小 #}[Sj-Vp
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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。 n9<roH
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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。 ?/`C~e<J
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5.局部噪声过滤 p^pQZ6-
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6.FWHM 检测 mJ6t.%'d
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7.等距的重采样 x[GFX8h(k6
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