1.摘要
G+3uY25y &k(tDP 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)。
[eDRghK 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。
Z#GR)jb+ R^K:hKQ
])zpx- wA87|YK8* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
/sSif0I24 V* ,u;* 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
H_l>L9/\ 操作→
Hjy4tA7,l 杂项→
,(+ZD@Rg Savitzky-Golay过滤器
?xE'i[F @ z-nV!#
'?E@H."" Hxj8cXUF| 3.可视化的过滤
函数 (g tOYEqx ;tZ 8Sh)
7#g<fh r6+IJxUd 4.影响过滤器-窗口大小
k{\a_e` A&Q!W)= 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。
S.owVMQ ?bG82@-
?&b"/sRS ^;EwZwH[ 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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G;AV~1i:~ >>>MTV f 5.局部噪声过滤
/
DST|2 c{/KkmI
SsIN@ O$Dj_R# 6.FWHM 检测
qh wl j<vU[J+gx~
/5:qS\Zl PO0/C q) 7.等距的重采样
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