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1.摘要 zp}yiE!bl E\W;:p,{A l@(t^68OD 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)。 l^)o'YS y 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。 PsacXZNs\N "bLP3
lrM.RM96 bwv/{3G,Ys 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 hn*}5!^ 3ZLr"O1l ) d91I 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 /2=_B4E2 操作→ qFB9,cUqh 杂项→ aU,0gvI(} Savitzky-Golay过滤器 }mkA Hmu4 iG?w;
$@XPL~4 bL6L-S 3.可视化的过滤函数 7]R6 :5q^\xmmq
";%e~
= _:/Cl9~ 4.影响过滤器-窗口大小 h'z+8X_t rcD.P?" 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。 Te{aB"B 1_p[*h
e)fJd*P yHV^a0e7EH 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。 /1s 9;'I $_%2D3-;D
r? 6Z1 Iqe=#hUFe! 5.局部噪声过滤 VuYWb)@ OgzGkc@A
U~JG1#z6 P"[ifsp 6.FWHM 检测 3"2<T^H] g~i''lng
L~SrI{aYPf $Sc08ro 7.等距的重采样 `"^@[1 9g<_JcN
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