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1.摘要 q^sZP\i,*; qljsoDG [`qdpzUp& 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)。 ppNMXbXR 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。 _<{<b @y~kQ5k
U|Gy 9" -y$6gCRY 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 P_NF;v5v d)bsyZ;U 7L6L{~8
W 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 mICEJ\`x 操作→ 5\XD/Q M 杂项→ ;5.&TQT Savitzky-Golay过滤器 ,!@ MLn #"rK1Z
ZK'46lh 72"H#dy%U 3.可视化的过滤函数 Q2- lHn^L: L;$>SLl,
ltDohm? TUC)S&bC 4.影响过滤器-窗口大小 T:Nk9t$W7@ w6cl3J& 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。 {9}CU~R W"_<SYVJ
sAqy(oy#M J](NCD 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。 6(d6Uwc` 4Ex&A |