1.摘要
!R4`ihi1 k+%6:r,r& 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)。
Q7f\ 5QjT 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。
?mrG^TV^+r Li iQ;x
y<.1+TG Ga$+x++'* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
/ 1g_Uv; \~U8<z 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
`&j5/[>v 操作→
mVW:]|!s 杂项→
rsA K0R+ Savitzky-Golay过滤器
g)2}`} |WlWZ8]
?MyXii<a 91e&-acA 3.可视化的过滤
函数 BEN=/
v BPe5c :z
@)|62Dv / Al6)$8]e 4.影响过滤器-窗口大小
Bo_Ivhe[m _KC()OIeC 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
(*BQd1Z 05.^MU?^U
z4{H= 591Syyy 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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ytKh[Uo f9F@G&&Ugg 5.局部噪声过滤
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AWc7TW :WJ[a# 6.FWHM 检测
seB ^o} ab: yH ')
g,r'].Jg 5ZSV)$t 7.等距的重采样
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