\Si@t{`O `e .;P 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)。
m8,P-m 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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Vh$~]>t:f ?`V%[~4_I 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 E#JDbV1AC !SEHDRp .%_scNP 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
e;~[PYeu 操作→
O9wZx%< 杂项→
{\[u2{ Savitzky-Golay过滤器
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7GY[l3arxv 9#{?*c6 3.可视化的过滤函数 wr,X@y%(!
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oNY;z-QK vT"T*FKh: 4.影响过滤器-窗口大小 &MsnQP *i|O!h1St 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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\b 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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4]0|fi3}> |K| c 5.局部噪声过滤 9Slx.9f
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ag^EH"%zw 0][PL%3Z 6.FWHM 检测 m-S4"!bl
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-8;U1 ^# +168!Jw; 7.等距的重采样 XBe!9/'k>
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