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1.摘要 CdolZW-!" L:R4&|E/t ~ZHjP_5Q 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)。 ^|]&"OaB
Z 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。 vl"w,@V7 >rSjP1-F
#@XBHJD\# p=8Qv 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 1|bXIY.J* '%N?r,x
C ~P4C`Q1PT# 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 B VBn.ut 操作→ zTz}H*U 杂项→ /x<g$!`X Savitzky-Golay过滤器 wu41Mz7 vCzZjGBY
p~pD`'% 615Ya<3f8 3.可视化的过滤函数 ( xs'D4 q!Du
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#8$?#
dT FXQWT9Kk~_ 4.影响过滤器-窗口大小 IkrB} YW}$e W* 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 \Z-th,t KkvcZs'4m
^_7|b[Bt }K {1Bm@S 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 :6n#y-9^1 X+hHE kJ
w:&""'E nL@'??I1 5.局部噪声过滤 uYJS=NGNA %xt9k9=vZ
LC%ococ |23F@s1 6.FWHM 检测 <2$vo Q@D7\<t
_&<n'fK[ ]e>qvSuYh 7.等距的重采样 m%'nk"p9 hFtV\xFK
DUp`zW;B
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