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1.摘要 .7.b:Dn0 9&_<f}ou vfE6Ggz
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)。 -/ g B|J 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。 3P^sM1 oIb|*gX^
b/{t|io{ ^ml'? 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 o8-^cP1 QUQu^p @++.FEf 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 4bw4cqY; 操作→ EodQ*{l 杂项→ 2L} SJUk* Savitzky-Golay过滤器 i-6F:\; 2|}+T6_q
b+&%1C h >s!K9 3.可视化的过滤函数 '4|-9M3f Y[K*57fs
t`,`6@d (KF=On;=Y 4.影响过滤器-窗口大小 @)4]b+8Z MgNU`` 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。 D(H>R&b! <F=xtyl7
+i2}/s@JJ :X]itTrGs 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。 JaL%qco .sj^{kGE
?)1{)Erf8x R5 9S@MsuD 5.局部噪声过滤 .P MZX%*v J_v$YwE
vbD{N3p)?n _oUHJ~&, 6.FWHM 检测 V` 1/SQX ZObhF#Y9
Jh?dw3Ai^ x`dHJq`_g 7.等距的重采样 vc+A RgvH+ 4@ML3d/
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