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*bC^X' 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)。 |>V>6%>vK6 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。 `CUO! 'U !oRm.cO
v-aq".XQ a^1c _ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 7I3CPc$ ?{Z0g+B1 1:Gd{z 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 'aWZ#GS* 操作→ @*{BX~f
杂项→ Xr;noV-X Savitzky-Golay过滤器 bo/!u
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;|%JvptwW% eBKIdR%k 3.可视化的过滤函数 51'SA
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W5uI(rS<6 QQ8W;x 4.影响过滤器-窗口大小 }iloX# wLSYzz 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。 Wm&f+{LO+K $q+`GXc-
EqluxD= ;MI<J>s 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 9m9=O&C~-< ]997`,1b
RN|..zml ,p1]_D& 5.局部噪声过滤 QYGxr+D K0@7/*%
)5OU!c I]$d,N!. 6.FWHM 检测 [SvwJIJJ EKD>c$T^
YTit=4| Oei2,3l,? 7.等距的重采样 N^N?!I k| o,gcU
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