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1.摘要 }4kQu#0o") f(
<O~D A[m<xtm5K 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)。 s01=C3 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。 vb3hDy Ezr q2/~Q
\cK# /;a# Xq}}T%jcd 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ~/rKKc z=Xh /z :1nq 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 v7,- Q* 操作→ l[[^]__ 杂项→ i!iG7X)qT Savitzky-Golay过滤器 j{6O:d6([$ ll*Ez"
G+<id1 1'|gxYT 3.可视化的过滤函数 ()5X<=i U65oh8x
ay]l\d2!3 rp|A88Q/! 4.影响过滤器-窗口大小 5F#FC89Kk 9+ |W; 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。 tJA"BP3f O`T_'.Lk
t*`Sme]"B w:x[kA 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。 $:&b5=i WJMmt XO
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Q* 5.局部噪声过滤 PsOq- '*^9'=
$-]I?cWlQ )Br#R:# 6.FWHM 检测 gw^W6v f,ZJFb98
1L?d/j b1QHZY\g{ 7.等距的重采样 VCwC$ts P"o|kRO
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