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1.摘要 7Dm^49H
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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)。 8eOQRC33
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。 -P'>~W,~
rM>&! ?y+
 f<kL}B+,Og g08 =D$P 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 JZP2NB_xt
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J anLJe)
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 +[~\\X
操作→ vO4
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杂项→ by8d18:it
Savitzky-Golay过滤器 B8a!"AQ~5
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 .v ;2Q7X ^ / g&Q 3.可视化的过滤函数 |ZRl.C/e
`L9o !OsQ
 v 8pUt\m" \vm'D' 9 4.影响过滤器-窗口大小 1N# TL"lMS
+m>Kb edl 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点，因此曲线更平滑。 OQ[>s(`*{
7 ic]q,
 typ*.j[q AA05wpu8 更高的阶数允许更详细的曲线，但反过来也可以保留局部噪声。 m41n5T`
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 lfI[r| w;#9 hW& 5.局部噪声过滤 7r}gS2d
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 x$s #';* $X\BO& 6.FWHM 检测 @H{$,\\
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 {z.}u5N 8Q6il- 7.等距的重采样 5#2vSq!H
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