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1.摘要 u%VO'}Gz _Vj O
[hx ?VS {,"X 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)。 wToz{!n 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。 ^X"G~#v=q (3{'GX2c
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IQ >:Xzv 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 d7$H})[^ H :d{Sru )'DFDrY 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 3,3{wGvHHW 操作→ CHN!o9f 杂项→ N;Hrc6nin^ Savitzky-Golay过滤器 4h:Oo H<X4R
REQ2pfk0 ,'={/)c< 3.可视化的过滤函数 ( F0.lDZ m\"M`o
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eI WI[6l6 4.影响过滤器-窗口大小 :4]&R9J>o pc:K5 -Os 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 "MM7qV <uu1e@P
mZ ONxR6q$ nHNMoA 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。 QRgWzaI jWUN~#p!
7{v0K"E{ 7&'^H8V 5.局部噪声过滤 o@EV>4e y kOFEH!9&
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9? 6.FWHM 检测 7s<v06Wo hk}M'
f.V0uBDN AG/nX?u7)t 7.等距的重采样 9]1-J5iO >~>=[M0
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