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1.摘要 NM06Q zE
>Bgw} PI
t1%_DPD%W
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)。 =J ym%m
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。 n+PzA[
n-%s8aaVf
 Z"A Qp _ oIefw:FE,a 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 rp0ZvEX
d ,=r 9.
d.P\fPSD
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Rb{U+/gq
操作→ c.j$9=XLBG
杂项→ nI*v820,
Savitzky-Golay过滤器 'CN|'W)g7
WAS U0
 Oj^,m .R ^6_Cc 3.可视化的过滤函数 VL*ovD%-
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 Mv6 -|O V 7Mh- ] 4.影响过滤器-窗口大小 ) lZp9O
Lg+G; W 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点，因此曲线更平滑。 G 8V,
oDU ;E
 ]~E0gsq
4A2?Uhp y 更高的阶数允许更详细的曲线，但反过来也可以保留局部噪声。 -
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 Qu]z)";7 2!$gyu6bpG 5.局部噪声过滤 &Y^WP?HS
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 fOMvj%T@2 P [k$vD 6.FWHM 检测 uI DuGrt
%C=]1Q=T)
 pe{; ~-|6 XQ~Ke-QW) 7.等距的重采样 w18y}mS"H
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