1.摘要
B {i&~k ye r>
x 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)。
|qL;Nu,d 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。
O=O(3Pf> W:ixzpQ
BpXEK.Xw O~Uw&Bq 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
M5+W$W -g2{681`r 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
Q}uG/HI 操作→
x9*ys;~w 杂项→
Hz4uZ*7\| Savitzky-Golay过滤器
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sX;Nj] By/bVZks
M-91
JOt~ EC dfLn *c 3.可视化的过滤
函数 u@"o[e': U5wTGv4S|
cJq<9( `t\z 4.影响过滤器-窗口大小
/Y ^7Rl #HcI4j:s! 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
w})NmaT;YF xucIjPi]
LI$L9eNv;Y @5*xw1B 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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Y=WR6!{ g&aT!%QvX+ 5.局部噪声过滤
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|x[$3R1@ D; yd{]< 6.FWHM 检测
Oylp:_<aT pgfu+K7?w
<VgE39 [ I1J)#p%H. 7.等距的重采样
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