1.摘要
3/IWO4?_ 4[CBW 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)。
2{]S_. zV 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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cvXI]+`<3\ a.dxgW[ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
t6g)3F7 T .Lr)~ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
A;WwS?fyQ 操作→
6:@t=C 杂项→
azDC'.3{p Savitzky-Golay过滤器
Sd<@X@iU8D <X I35\^
jPYe_y F`BgKH! 3.可视化的过滤
函数 m!#)JFe67 _]D#)-uv}C
+/!=Ub[:U yhtvr5z1 4.影响过滤器-窗口大小
oLqbR? ,y8I)+ 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。
e:GgA }@:QYTBi }
:Hf0Qx6 |:(23O 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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.W@(nQ-< 0Y6q$h>4 5.局部噪声过滤
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B-G 6.FWHM 检测
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t":W.q< uEScAeQXsI 7.等距的重采样
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