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9I\ 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)。
l`~a}y "n 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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Qwp\)jVi YYZs#_ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 gLXvw] hB2s$QS pAUfG^v 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
6.`} &E 操作→
kB$,1J$q 杂项→
$~w@0Yl Savitzky-Golay过滤器
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G>_42Rp "FLD%3l 3.可视化的过滤函数 yPzULO4
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#um1?V -Z/6;2Q 4.影响过滤器-窗口大小 Y7b,td1 s$DT.cvO 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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j"D0nG, \ eyQo>( 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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6>LQGO 6/V{>MTZg 5.局部噪声过滤 lo>-}xd
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56O<CgJF< LfjS[ 7.等距的重采样 hNR>Hy\
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