7Vy_Cec1 AJ}FHym_ZQ 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)。
bh@Ct nO 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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WJD2(el YIRe__7-NU 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 T#qf&Q Z He=C\" K? o p3}f? 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
U,WMP<5& 操作→
ZR\N~. 杂项→
x:Q\pZ Savitzky-Golay过滤器
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ESB^"|9 W On<;'}M& 3.可视化的过滤函数 59zWB,y(P
B{)#A?Rh.
HTYyX(ya n$C-^3c 4.影响过滤器-窗口大小 &9flNoNR9 R5ra*!|L) 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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,y]-z8J C4(xtSJSd! 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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u9 &$`N_G "|X'qKS(H{ 5.局部噪声过滤 }B'-*)^|e{
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.6`r`|= )l`Ks 6.FWHM 检测 W!<7OA g $
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d3q%[[@ ]B )nN': 7.等距的重采样 ~Y`ys[Z m
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