S/^"@?z,vE vWRju*Z& 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)。
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6fv 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。
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" ux_Mrh' 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 5"HVBfFk 4"{ooy^Q OJ/,pLYu 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
%F!1 操作→
)Z(TCJ~~! 杂项→
Fb^:V4<T Savitzky-Golay过滤器
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82P/ 3.可视化的过滤函数 0Uz\H0T1
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NXNY"r7~ rypTKT|U; 4.影响过滤器-窗口大小 m\$\ 09 AI,(z;{P 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。
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Hz.(qW">5* "kMguK}c W0epAGrB 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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|hHR /[Z,MG dZi(&s 5.局部噪声过滤 c3:,Ab|
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G`\f 0TGLM#{ 6.FWHM 检测 XVKfl3'%
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xy 7.等距的重采样 /C>wd
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