1.摘要
4%B0H> fZ aTckbE 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)。
NiH =T 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。
CZ33|w oyT`AYa
8TBv~Qu 57wHo[CJ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
38GkV.e}$ >^6|^rc 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
T>hrKn.!D: 操作→
tVv/G~( 杂项→
de/oK c Savitzky-Golay过滤器
5jq @ nq6 A`~R\j
nR]*RIp5 J`]9n>G 3.可视化的过滤
函数 )IVk4| 7{Lp/z%r
"XQ3mi`y iE EP~ 4.影响过滤器-窗口大小
a<0q%Ax S{m:Iij[; 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。
g`z;:ao .mHVJ5^:4\
\G#_z|'dN ,\?s=D{ 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。
4bCA"QM[[ U!{~L$S
7Ll?#eun -{}(U 5.局部噪声过滤
j8oX9
Yo0= ~47 0LgpO1
&OlX CxH R;w$_1 6.FWHM 检测
^F'~|zc"C H&8~"h6n
OMW]9E 8.G<+. 7.等距的重采样
R4X9g\KpAt %+nM4)h