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D)d]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)。 ^q:-ZgM> 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。 @(t3<g 1EyN
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}Q\%tZC#T &@0~]\,D7 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 2Ez<Iw 82r8K|L.<y F9K%f&0 a 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 M<vPE4TIr* 操作→ 1Cr&6 't 杂项→ ^P)f]GQx Savitzky-Golay过滤器 OM86C [h/T IGE\
n(:<pz 3SVGx<,2 3.可视化的过滤函数 XkaREE 66yw[,Y
ARH~dN* C V=O52?8 4.影响过滤器-窗口大小 uo9#(6 kK6OZhLH 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。 %w;qu1j g`Z=Y7jLH
CMt<oT6.? iC"iR\Qu 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。 8q2a8I9g HIg2y
As:O|!F vObZ|>.J~O 5.局部噪声过滤 2HX/@ERhmu JJ: ku&Mb
6Yu:v V6]6KP#D 6.FWHM 检测 vy<W4 PDNl]?
3I6ocj[, 'VDWJTia 7.等距的重采样 ':*H#}Br-# R\j~X@vI
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