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1.摘要 /^, /o r\m2Oo)] yH.Z%*=xQa 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)。 13/U4-%b2 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。 >C}KSyV; P(i
E"KH;
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2z!i^: -p f9Wk 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Fj1'z5$ N0UZ%,h\
u{|^5%) 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 USbFUHdDc 操作→ `B7? F$J 杂项→ #=I5_u Savitzky-Golay过滤器 y_{v&AGmgm n;~6'fxe
`+GiSj8'G BzI( 3.可视化的过滤函数 p.!p6ve){ {e83 A/{
jW]Fx:mQi !6`&0eY 4.影响过滤器-窗口大小 @<44wMp h($Jo 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。 `
NWmwmWB" $ZnVs@:S
r+}<]?aT>- 910N1E 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 :A`jRe. pNc4o@-
AI3\eH+ vf['$um 5.局部噪声过滤 ~}s0~j ~ vXibg
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PF:E{_~ YtY.,H; 7.等距的重采样 /P/::$ p&3~n:
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