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1.摘要 0<8pG:BQ b#:Pl`n6u 3 9|4)1e 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)。 "QWF&-kAI 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。 SA| AS< S+mZ.aFS0z
0'giAA cH&-/|N 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 0wxlsny? pohA??t2: ?Mb'l4 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 x*G-?Xza) 操作→ .o(XnY)cgJ 杂项→ l Ikh4T6i Savitzky-Golay过滤器 D5wy7`c *?zyF@K{%
@A_bZQ@ _&Hq`KJm 3.可视化的过滤函数 G8w<^z>pTg 3HU_~%l
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Jx>i hPs7mnSW 4.影响过滤器-窗口大小 ~w&P]L\dB ? 1OZEzA! 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。 nN=o/z d qno8qF*
Op&i6V}<s t:DZow 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。 b
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J YA i`]-rM%J# 5.局部噪声过滤 GOT@ [jPUAr}
0Q81$% @< I[ r 6.FWHM 检测 C%$:Oq G:W4<w
P8hA<{UFS\ |i)7jG< 7.等距的重采样 C
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