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1.摘要
iup "P D2N<a= # T#OrsJdu 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)。 ?mq<#/qb 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。 ZkA05wPZ# BK*Bw,KQ<
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S`nhb Thc"QIk&4 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 )\3
RR.p .=`r?#0 JbR;E`8 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 9jkaEn>m^ 操作→ hf('4^ 杂项→ yb 4Jsk5% Savitzky-Golay过滤器 oEJYAKN F<9S,
09_5niaz[ 6C@W6DR3N 3.可视化的过滤函数 zt3y5'Nk nm}wdel"
4+1aW BJ2 .e Jt]K 4.影响过滤器-窗口大小 T*3>LY+bb n-)Xs;`2 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。 ]
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qZ=%ru Gm1[PAj 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。 a9%^Jvm" {];8jdg/?
aK+jpi4? 0x1#^dII 5.局部噪声过滤 I&Dp~aEM] -ufO,tJRLL
3v?R"2\qS @gM>Lxj 6.FWHM 检测 5vSJjhS \2U F J
0Z,a3)jcc rdBF+YN9/? 7.等距的重采样 3U\| E t gpg
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