F.T~txQ~u xat)9Yb}0 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)。
yqB{QFXO 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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qq 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 C#vh2' 5+ VdZ'@ @++
X H} 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
;qzCoe 操作→
{;z3$/JB 杂项→
b;S~`PL Savitzky-Golay过滤器
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Z1q'4h=F. ?VReKv1\ 3.可视化的过滤函数 |!&,etu
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<Z#u_:5@ (VC_vz- 4.影响过滤器-窗口大小 o5zth^p[ o F@{& 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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SDTX0v }g(aZ 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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n>! E ] +IJpqFH 5.局部噪声过滤 %s<7|,
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6.FWHM 检测 a}e7Q<cGj
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"hQV\|!\ xG<S2R2VQh 7.等距的重采样 f'r/Q2{n
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