1.摘要
C{^@. 8:
>ON.ftZi 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@IB8]Vr 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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f/m6q8!L{ >*CK@"o 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
#C}(7{Vt {mGWMv 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
l))IO`s=_ 操作→
!7?wd^C'f 杂项→
@U5>w\ Savitzky-Golay过滤器
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d5~'2 *?Y6qalSy 3.可视化的过滤
函数 (P8oXb+% ij5YV3
w7u >|x! INpub5 4.影响过滤器-窗口大小
=<xbE;,0 _Oq\YQb v 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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7i/Cax "-%H</ 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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?C3cPt" lsCh K 5.局部噪声过滤
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V;jz0B 6.FWHM 检测
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7.等距的重采样
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