V.?N29CA| fMgB!y"Em 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)。
-PPH]?], 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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46OYOa 9%T~^V%T7 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 QQ;<L"VW <pyLWmO >>22:JI` 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
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2[-@
.gH 杂项→
o}O" Savitzky-Golay过滤器
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$=3&qg"! Va"H.] 3.可视化的过滤函数 b|jdYJbol&
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$ 4.影响过滤器-窗口大小 =Y!x j=c=Pe"?u 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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$$'a gJ;jh7e@ 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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vfBIQfH ye?4^@u u 5.局部噪声过滤 dRC
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H[oCI|k wwmHr!b:6 6.FWHM 检测 3%HF" $Gg
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Tx)!qpZ (S<Z@y+d 7.等距的重采样 j`H5S
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