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sj#{TTW 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)。 YK(XS"Kl 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。 H9.oVF^~ {yGZc3e1j
^A:!ni@3 Nck!z8 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 aOaF&6'j L3-<Kop %V@R k.< 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 _%AJmt} 操作→ hWl""66+5 杂项→ 6GvhEulYR Savitzky-Golay过滤器 ;5,`Jpca 2&zn^\%"
>DSNKU+j CnM+HN30o 3.可视化的过滤函数 uzat."`d' 4SX3c:>
b'1/cY/! !gD 3CA 4.影响过滤器-窗口大小 }rFsU\]:q Fh*q]1F 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。 >w%d'e$ yfRUTG
D2hAlV)i( !UUmy% 9 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。 FZeN, hfl%r9o
+ZD[[+ WHhR)$zC 5.局部噪声过滤 jQH5$ w>/pQ6=OFR
$1Q3Y'Q9 jSUAU}u!M 6.FWHM 检测 N3S,33
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's56L,^: "-~D!{rS 7.等距的重采样 e+d6R[`M J
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