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f`}/^*D 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)。 MXDCOe~07 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。 ?'H+u[1. %<p/s;eu
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M_%c9g@x 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 #_K<-m%9 mC-wPi8 2AMb-&po&f 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 <R~;|&o,$ 操作→ !) `*e>]x 杂项→ <c<!|<x Savitzky-Golay过滤器 sO(4F8cpU =[Z3]#h
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wB 3.可视化的过滤函数 =&Tuh}
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jY=M{?h'' %.'oY% 4.影响过滤器-窗口大小 u~JR]T ?<\2}1 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。 $b7@S`5 rQ2TPX<?a
x;/dSfv_ N_Zd.VnY 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。 L8Z@Dk7Y w-NTw2x,&
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r! PRFl%M.H` 5.局部噪声过滤 [f[Wz{Q#Y \}Iq-Je
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7|_2@4-W6 f|F=)tJO 7.等距的重采样 =*zde0T?l 23,pVo
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