1.摘要
7W5Cm\ 3UKd=YsJ 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)。
Kb1@ + 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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L{&=SR. #\ysn|!J, 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
&] xtx>qg< <s$T7Zk 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
b):aqRwP 操作→
;qr?[{G 杂项→
GaL UZviJ_ Savitzky-Golay过滤器
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!41"`D!1 L=M'QJl9 3.可视化的过滤
函数 ]mgpd}Y Q:T9&_|
]9JH.fF 7u5H o` 4.影响过滤器-窗口大小
o)DO[ ,e'"SVQc 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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)Ps2 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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'T3xZ?*q= G-;EB 5.局部噪声过滤
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3SPXJa\i i'^! SEt 6.FWHM 检测
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8s-X H VwK7\jV 7.等距的重采样
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