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<@+L^Ps~z 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)。 OPqhdqo 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。 BC1smSlJ
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T-kHk( E piF$n 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 (I>S qM
Y -O/[c )-}<}< oO 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Xqew~R^MP 操作→ xt`a":lr u 杂项→ <8Zs;>YuK Savitzky-Golay过滤器 =T?Xph{ 5bI4'
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EBQ_c@ IEJ)Q$GI# 3.可视化的过滤函数 X9^q-3&60 s+G(N$0U
d& v 7l 4Sdj#w 4.影响过滤器-窗口大小 l-h[I>TW Bqk+ne 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 o@aXzF2 .i` -t"
%.\+j,G7 u3UN 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 K!E\v4 16.?45
_)3C_G1! wZ`{ i 5.局部噪声过滤 j0Os]a JlEfUg#*
0XyPG k{ZQM 6.FWHM 检测 Ze[\y(K! ;9J6)zg !n
uLI;_,/: N"~P$B1X 7.等距的重采样 .O+,1&D5 [+}0K{(O=
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