1.摘要
^]3Y11sI n$g g$< 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)。
>t&Frw/Bl 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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oJ\UF S d>*?C!xE 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
0'wB':v w7cciD| 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
MU4/arXy 操作→
"G-}
wt+P 杂项→
X}Bo[YoY$ Savitzky-Golay过滤器
:3M2zV
cf Fd*)1FQKT
x+x6F z 0]K:YV_ 3.可视化的过滤
函数 v*SSc5gFG ,4zwd@&O
tT'*Uu5 zs<W>gBq 4.影响过滤器-窗口大小
i\lur ET D]S@U>]M! 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。
fhw.A5Ck fNNkc[YTZI
@.;] $N&J N=^{FZ 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。
mD{<Lp= D1o<:jOj
o4,fwPkB 6:O3>'n 5.局部噪声过滤
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/. GHR ZqT?7 |i 6.FWHM 检测
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3^AycwNBA <NZ^*] 7.等距的重采样
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