1.摘要
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o {l%Of 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)。
z^T/kK3I 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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6UG7lH!M ?gY^,Ckj 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
'mXf8 SHOg,#mV 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
0+}42g|_ Z 操作→
b<P9@h~: 杂项→
Q35$GFj"jD Savitzky-Golay过滤器
Pb]: i+c) |`1lCyV\tE
uK6R+a HJo&snT3 3.可视化的过滤
函数 |77.Lqqy, KbQ UA$gL=
zp:kdN7!^ l<>syHCH;L 4.影响过滤器-窗口大小
n#Q ;bSw {~_X-g5|] 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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eY)ugq>' vxhs1vh 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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zc01\M :hr% 6K7 5.局部噪声过滤
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v;AsV`g l\xcR]O 6.FWHM 检测
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IL;JdIa _y*@Hj 7.等距的重采样
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