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1.摘要 y8"8QH ! d Ns3d A$gP: 1&m 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 -xg$qvK 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。 m\QUt ; 8Jnb/A}
``*iK &'{6_-kh 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 \.c *o<zo
` ;hP43Bi 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 &h1.9AO 操作→ s;!TB6b@ 杂项→ '1'#,u! Savitzky-Golay过滤器 *?sdWRbu}l [(Z{5gK
)+;Xfftz %JUD54bBt 3.可视化的过滤函数 !S6zC > +T]/4"^M
RsnKB/ 38<!Dt+S(, 4.影响过滤器-窗口大小 M<h2+0(il a3t[Tk; 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。 F@ Sw Mr/;$O{
(jj=CLe "u#,#z_ 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。 PVfky@wl" 7p"4rL
]w7wwU^^*U zfS0M 5.局部噪声过滤 TVy\%FP^L Rr>nka)U
BO5\rRa0 b+b]., 6.FWHM 检测 >@Vap jL^3/0"o
-8Z;s8ACo 6uNWL `v 7.等距的重采样 bF_SD\/ pZeJ$3@vk
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