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t 9Ub##5$[, 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量
光谱的半宽谱)。
B:X,vE 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
"/ 9EUbca [}ayaXXQ5 "39\@Ow r3;@ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 a%g |E'\Jw \5
S^~(iL 7oWT6Qa5 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
>(.GIR 操作→
bfV&z+Rv-5 杂项→
IoAG !cS Savitzky-Golay过滤器
NpPuh9e{ S&JsDPzSd vw XK+"
x! 3.可视化的过滤函数 _A/q bm
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yw@kh^L K`vc&uf 4.影响过滤器-窗口大小 V9:Jz Q=?` OL%KAEnD 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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z>7 '-KYeT\; Y?'Krw ` 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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+$'ULK+r '$q=r x Mil+> X0 5.局部噪声过滤 *Ei(BrL/;
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%iq8dAW% 4roqD;5|~| 6.FWHM 检测 m+!T
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BB9+d"Sq '#eY4d<i]n 7.等距的重采样 YQ-!>3/)-
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