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1.摘要 cmw2EHTT< pn},o vR; x3X^\Ig 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)。 942(a 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。 AOh\%|} PS*=MyNa
=(!&8U9 .}AzkKdd@ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 F*&A=@/3 ]p,svevo C26vH#C 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ]Q?`|a+i 操作→ %t*_Rtz\o 杂项→ &&(^;+
Savitzky-Golay过滤器 ,4RmT\%T 80i-)a\n
Idy{(Q (k{rn3, 3.可视化的过滤函数 <W,M?r+
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o\n9(ao ^jY'Hj.Bs 4.影响过滤器-窗口大小
@P1#) 6qCRM *V 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。 -k$*@Hq r2KfZ>tWg"
v[3QI7E3 `y1nex-0 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 pN-l82]' ||M;[-JoJ
<ptskbu |4=Du-e 5.局部噪声过滤 {F Ir|R& h KZ<PwBi
-r.Qy(}p )<fa1Gz#^ 6.FWHM 检测 q 9cN2|: [Pn(d[$z
-tQi~Y[] W @X/Z8.( 7.等距的重采样 &, =Z q<5AB{Oj?
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