1.摘要
`#3FvP@& BM>'w,$KL 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量
光谱的半宽谱)。
""W*) rR
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
f&2f8@ @b3jO
_`~\zzUZ WNO!6*+ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
0`Hr(J`F yt[vd8O'c 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
:vXlni7N[M 操作→
+ t7n6 杂项→
p0sq{d~ Savitzky-Golay过滤器
h%PbM`:}6 231,v,X[
^~DDl$NH > }fw7 X 3.可视化的过滤
函数 0nsj ihw DFM~jlH
;6655C :cA%lKg 4.影响过滤器-窗口大小
xe@11/F )WH;G:$&" 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。
Ql]+,^kA@ Ba#wW
E
]9PQKC2& $I|6v 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。
sLze/D_M* rWULv
z,K;GZuP yFY:D2 5.局部噪声过滤
{?RVw`g&f jt`\n1q)
uA;vW\fHr %3Tz%>n 6.FWHM 检测
I[w;soI $!v:@vNMs
@Yj+u2! ~-2Gx
HO` 7.等距的重采样
h/pm$9A kHb H{])