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1.摘要 > aG= T{
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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)。 1`JB)9P
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。 Bl k}I
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 d>|; f 9i=B 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 CZ(`|;BC*
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对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 \ u M? S
操作→ Svw<XJ
杂项→ 0%<+ J;'o
Savitzky-Golay过滤器 :q
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 +sf .PSz$ c}-(. eu 3.可视化的过滤函数 Y Qd:M%$
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 1nI^-aQ3 |m;L?)F< 4.影响过滤器-窗口大小 ?djQZ *
,T|x)"uA` 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。 |cd-!iJX-
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 ?S tsH 6B6vP%H# 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。 g"K>5Cb
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 .H~Y I ,_ .v_ 5.局部噪声过滤 pC(sS0J
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 *Y6xv ib9* QlE d6^& 6.FWHM 检测 2SG$LIV 9Y
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9H# 7.等距的重采样 X2yTlLdY
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