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pVLfZ?78 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)。 i: 1V\q% 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。 7,Nd[
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, # TTS}, ` 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ^ygN/a>rr Z>'.+OW {um~] 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 st~f}w@ 操作→ 7n5bI\ 杂项→ {R\ "x| Savitzky-Golay过滤器 "QA!z\0\ AfyEFnY
0Bb amU s<tdn[d 3.可视化的过滤函数 dYW19$W
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4`} a~WtW] 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 hK3?m.>"g 1:XT r
}3ty2D#/: xrS;06$ 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。 x%5n& B mKfT4t
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