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1.摘要 3";Rw9 VbR/k,Co Esh3cn4 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)。 ? ->:,I=<~ 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。 vpR^G`/ "J:~Aa%_
~xI1@^r OL+dx`Y 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 {*WJ"9ujp] |^&n\vXv wcz|Zy 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Bc%A aZ0x 操作→ >'IFr9&3 杂项→ 6b1f? 0 Savitzky-Golay过滤器 py#` .Y B}w
u;1/.`NPB gD&/k
3.可视化的过滤函数 9$[I~I#z f+>l-6M+p
R Fgy F\&Sn1>k 4.影响过滤器-窗口大小 -<rQOPH% |X&.+RI 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 +-_71rJc. O:02LHE
fBCW/<Z mEi+Tj zp 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 jIY
"-aak )7w
v=!Ap ; 2L "E`;8SZa 5.局部噪声过滤 9=,^^,q rGb7p`J
|Z%I3-z_DS Hg8n`a;R 6.FWHM 检测 D(3\m) yn&AMq
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(_&W@:"z 4o,%}bo& 7.等距的重采样 +$]eA'Bh@ -TnvX(ok4
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