1.摘要
37*2/N2 Tn?D~?a*O 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)。
|Rz}bsrZ 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。
]PB95% 3U*4E?g \vE-;, P>R u 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
0Z{u;FI mteQRgC 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
3?TUt{3g 操作→
eF?jNO3 杂项→
eh,_g. Savitzky-Golay过滤器
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p4P"U 3.可视化的过滤
函数 .g_^! t Gz2\&rmN Rp>%umDyL
<3x:nH @ 4.影响过滤器-窗口大小
(]-RL
A> ]'Gz~Z%>F 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。
=-avzuy# NKRm# <&HHo>rl 'tt4"z2 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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G 5.局部噪声过滤
f n8|@)J pxCQ=0k Yw\lNhoPS @ ZN@EOM$+ 6.FWHM 检测
)U{\c2b O2/_$i[F }/jWa|)f o'? WWJK6w 7.等距的重采样
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