1.摘要
+EE(d/f M5<cHE 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)。
a5@XD_b 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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Y!w {,\3 kli)6R< 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
|tqYRWn0 ]gG&X3jaKq 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
ooIA#u 操作→
2!;U.+( 杂项→
6R+EG{` Savitzky-Golay过滤器
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qjI.Sr70 &n-)Alx 3.可视化的过滤
函数 ^F4h: gL}x|Q2`
#AUV&pI[ ~5sH`w~vQ 4.影响过滤器-窗口大小
\:|"qk g]Fm%iy 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。
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#^ 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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X;%*+xQ^ jpRC6b? 5.局部噪声过滤
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P[<EFjE D;QV`Z%I 6.FWHM 检测
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|+r5D4]e <Pg<F[eDM 7.等距的重采样
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