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hjp,v)# 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)。 x'V:qv*O 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。 >FL%H=] s2 $w>L
HyIyrU rYW B8zc#0!1 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 I %CrsEo 8aW<lu YH&0Vy#c$ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 qrcir-+ 操作→ D`)K3;h 杂项→ P@U2Q%\ Savitzky-Golay过滤器 1c4:'0 BKu<p<
Pe`jNiI E+Dcw 3.可视化的过滤函数 u3IhB8' tQ`|MO&o
2FEi-m} MK <\:g 4.影响过滤器-窗口大小 "fu@2y4^ %ejq|i7 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。 c+:^0&l 6Z{(.'Be
j-t" /$|-!e<5b\ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 A1B%<$|pz Nu+DVIM
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ASWI igF<].'V 5.局部噪声过滤 dHtEyF b
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XL~yH 2j$~lI 6.FWHM 检测 2h1P!4W85 dyl1~'K^
[ic%ZoZ_ Xi!e=5&Pa 7.等距的重采样 u"DE? @su!9 ]o
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