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1.摘要 pl%3RVpoc Z25^+)uf*U rXdI`l# 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)。 lt[{u$ 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。 G ,An8GR%& 1@im+R?a
aovRm|aOo' QD-#sU]
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 e}D#vPaSY ]z;%%'gW6 d#T~xGqz 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ,~p'p) 操作→ eJIBkFW/3y 杂项→ %s6|w=.1 Savitzky-Golay过滤器 G$<FQDvs $_%yr
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dnSjXyjFB zVFz}kJa 3.可视化的过滤函数 .n'z\]-/Q 8(&Jy RT
8HS1^\~(6l K\v1o 4.影响过滤器-窗口大小 e/'d0Gb- 7;ZSeQyC 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。 u(S~V+<@Z ~m2tWi@
0.Pd,L( ?kMG!stgp} 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。
QK)"-y}"g <nOK#;O)
~&8ag` 6&5p3G{%0 5.局部噪声过滤 TL lR"L5 r~N0P|Tq
bX23F? S7vT= 6.FWHM 检测 }D-h=,]; SRuNt3wW6
f^z/s6I0 ,{!~rSq-l 7.等距的重采样 |}P4Gr}6 `uo'w:Q
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