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1.摘要 "A+7G5 duEXp]f! "y"oV[` 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)。 \MRd4vufv 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。 PVlCj oX:&;KA
V{oFig 6 _xh)]R 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 JRz)A4P B7'#8heDh K% FK 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 '9WTz(0? 操作→ Lw[=pe0e 杂项→ 1O0. CC,p Savitzky-Golay过滤器 %<DdX*Qp v.8kGF
Wfd`v #2%V 3.可视化的过滤函数 Cn5"zDK$ 0`7yPq*
:$u[1&6 *s 4Ym 4.影响过滤器-窗口大小 hR|xUp
+d=f_@i 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ps2j ]g c]x-mj =
Z ;rM@x {0F/6GwUC 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 wg)Bx#>\L: BZ.l[LMp
{~O4*2zg;K %$zak@3%' 5.局部噪声过滤 [6RODp3') *GXPN0^Qjo
_ s}aF l#v52 6.FWHM 检测 &_ |