1.摘要
KGJSGvo+y EeYL~ORdi 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)。
s4Ja y!A 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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|co#X8J 0Px Hf* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
!hHe` 6@|!m ' 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
i7dDklj4 操作→
2]fTDKh 杂项→
'Ft81e)/ Savitzky-Golay过滤器
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E zcch1 jO"/5x26 3.可视化的过滤
函数 N)(m^M(~0 f?Ex$gnI
VY/r2o# 6`9QGi,) 4.影响过滤器-窗口大小
U,b80%k: D?ic~-& 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。
{ZUk!o>m@ nIH(2j
`_yksh3zL4 k8E2?kbF 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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kYS#P(1 7_Vd%<: 5.局部噪声过滤
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AYNz {9 `LFT"qnp 7.等距的重采样
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