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1.摘要 (%mV,2|:20
1xInU_SPf
B<0Kl.V
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)。 -gUp/ #l1
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。 QW tDZ>
$m A2 AI
 2f62 0 YrV@k*O* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 @_1cY#!
'gHg&E9E&
h~ZLULW)B
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 @0d "^
操作→ _W^;a
杂项→ N1 B$z3E *
Savitzky-Golay过滤器 U_ l9 CZ
3R0ioi 7
 SMzq,?-` gd*2*o$g( 3.可视化的过滤函数 T5z]=Pd"^
5{Q9n{dOh
 'C]Y h."u A\#z<h[> 4.影响过滤器-窗口大小 ,~DV0#"
[: cvy[}v@ 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点，因此曲线更平滑。 0[e!/*_V
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 G? XS-oSv |0Xf": 更高的阶数允许更详细的曲线，但反过来也可以保留局部噪声。 v; R2,`[ W
Id&e'
 L9lJ4s i;-M8Q^ 5.局部噪声过滤 ;j7G$s9
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 <f M}Kk -J8Hsqf@ 6.FWHM 检测 k5Fj "U
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 ts9wSx~[+ {y wwJ 7.等距的重采样 Jv+ w{"&
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