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-luE '-%1ILK$3r 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)。
:,0(aB 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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A B>L7UQ6_[ -_ I)5*N 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 V+"%BrM p3U)J&]c6 JPqd}:u3 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
.Z[4:TS 操作→
!#)t<9]fv 杂项→
qS+;u`s Savitzky-Golay过滤器
y{hg4|\ 8D )nM| *,$5EN bXnUz?1!d 3.可视化的过滤函数 \s*M5oN]]
T o["o!(;z
Xk4wU$1F }#ZRi}f2VJ 4.影响过滤器-窗口大小 1<BKTMBq?{ @-)?uYw:r 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
<t"T'\3 ;0 B1P|7zK z,TH}s6 uslu-|b!% 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
1c0'i Zt!# KSF7% jhm3:;Z bZYayjxZ5i 5.局部噪声过滤 N5 5F5
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oVpZR$ zzf@U&x< 7.等距的重采样 uy
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