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1.摘要 ,Fkq/h S[/udA $t"QLsk0 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)。 &Fuk+Cu{ 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。 s}`
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aCQ[Uc<B: [kr-gV 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 @zi0:3`#0\ W
wj+\ 1'TS!/ll]; 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 gYGoJH1 操作→ (]I=';\ 杂项→
u0oTqD? Savitzky-Golay过滤器 `}sFT:1& b.[9Adi >
hH;i_("i(h =+DhLH}8 3.可视化的过滤函数 3y2L!&'z &K[~Ab_
+/mCYI ;ud"1wH 4.影响过滤器-窗口大小 09Eg ti. P()W\+",n 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。 2MYez>D y,`0f|
ks%;_~b $;=?[Cn 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。 xmC5uT6L3M w7pX]<?R"
j)iUg03>/4 ]S9Z5l0 5.局部噪声过滤 zn^ G V 0ZI}eZA j
wnXU= O6b+eS 6.FWHM 检测 Y@MxKK uj ?-`&YfF
C; U4`0=8 j8^#698X 7.等距的重采样 u:W/6QS "66#F
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