1.摘要
Q(]m1\a ;_vhKU)%J# 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)。
mpug#i6q 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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3fhY+$tq h/t;ZLUAZP 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
ce9P-}d T2MC`s|` 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
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~D_q 操作→
dazNwn 杂项→
$C;i}q# Savitzky-Golay过滤器
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?@9v+Am! ANFes*8j 3.可视化的过滤
函数 AQUAQZc Yi%lWbr
Q?i_Nl/| nsRCDUCi 4.影响过滤器-窗口大小
.Qx5,)@9 =|]h-[P' 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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"00j]e. PGJh>[s 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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5.局部噪声过滤
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Pp-N2t86#2 Xe%J{ 6.FWHM 检测
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X\h.@+f= 1 %P-X! 7.等距的重采样
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