(hVhzw"~ :h N* 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)。
2<yE3:VX 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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~(k5k: F`U%xn,
D2~e@J(K kVQKP U 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ;]MHU/ w:&m_z#M +is;$1rq 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
waW2$9O 操作→
:=^JHE{ 杂项→
^!1mChf Savitzky-Golay过滤器
AU$W=Z* r<Ll>R
zMKW@ Tul_/` An 3.可视化的过滤函数 $)mE"4FE
7Rk eV
3*3WO,9
G1vWHa7n;f 4.影响过滤器-窗口大小 mKPyM<Q J-ACV(z=q 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
WtFv"$V |SZRO,7x
q/?#+d ;4Y@xS2M 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!&DLB1z 8k]'P*9ulz 5.局部噪声过滤 N0sf
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(+38z)f y|nMCkuX 6.FWHM 检测 Xp{+){Iu
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j{IAZs#@> hJ>{`Tw 7.等距的重采样 R>To
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