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)}9rwZ 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)。 |d6T/Uxo 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。 b,8{ X< a~8[<F omj
y\{%\ $ NH_<q"gT 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 @3kKJ }MUn/ [x IKie1!ZU{" 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 3]?#he 操作→ zSb PW6U 杂项→ soCi[j$lH Savitzky-Golay过滤器 9P{;HusNw T6ENtp
iX3HtIBj' 3P;>XGCxZ 3.可视化的过滤函数 sUE?v9 C!7>1I~5
:T9<der, vOg#Dqn- 4.影响过滤器-窗口大小 _ 84ut ^U]UqX` 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 1{P'7IEj : _QCfH
fU!<HDh }pJwj 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 Qyy.IPTP LiKxq=K
'}Ri` w|Nz_3tI 5.局部噪声过滤 |hr]>P1 r;m)nRu
Zkf0p9h\ >$ 2V%}; 6.FWHM 检测 p0pWzwTG3 o: ;"w"G
*_ ?dVhxf @$T 9Ll 7.等距的重采样 ,*7d v%ioj0,
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