1.摘要
LIg{J% Z/rP"|EuQ 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)。
3@5=+z~CW 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。
dU\%Cq-G) iU6Gp-<M,
ikE<=:pe jx acg^c 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
BBcV9CGU Ax !+P\\2~ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
S+TOSjfis 操作→
4f(Kt,0 杂项→
cYXM__ Savitzky-Golay过滤器
.>z][2oz ng:Q1Q9N
qY\f'K}Q* JdZ+Hp3. 3.可视化的过滤
函数 p ?wI9GY Z|RY2P>E
[ sd;`xk &3J@BMYp 4.影响过滤器-窗口大小
=]3tUD FKe, qTqa 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。
5NJ4 oD}uOC}FS{
v]B
L[/4 0Z{j>=$ 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。
czlFr|O; DcSnia62f
5Sk W-+$ ;gC| 5.局部噪声过滤
r!
Ay:r gWY"w!f
mo~*C {BHI1Uw 6.FWHM 检测
9n}p;3{f Xl74@wq
Vf(6!iRP@ m Z1)wH , 7.等距的重采样
PqM1aoyX tpuYiL