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)Xx fxoEK}TM 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)。
Ys}^hy 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。
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ksOsJ~3) t,JX6ni 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Xm>zT'B_tJ y$]<m+1 2&n6:"u| 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
JZ`h+fAt 操作→
@0P4pt;( 杂项→
ox&?`DO Savitzky-Golay过滤器
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03v& k d]O:VghY\ 3.可视化的过滤函数 gveJ1P
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sBa:|(Y. {TpbUj0 4.影响过滤器-窗口大小 'Gc{cNbXIA vVvF e~y] 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。
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_ 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。
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[ "q M 5.局部噪声过滤 2{~`q
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|rk.t g9 qKd ="PR} 7.等距的重采样 s) U1U6O
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