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6H.D`"cj 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)。 W*`2lf 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。 ^0~?3t5 )I.[@#-
A}H)ojG'v UKMrR9[x* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 \8{C$"F x8b w# q,0o:nI 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Fg5>CppH 操作→ -Ww'wH'2 杂项→ Gob1V Savitzky-Golay过滤器 _9\ayR>d S7E:&E&
S[X bb=n WvUe44&^$ 3.可视化的过滤函数 -UUPhGC Maf!,/U4
1UyI.U] Kn=P~,FaG3 4.影响过滤器-窗口大小 \qNj?;B Y;xVB"
( 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。 {j ${i &0Wv+2l@
WP2|0ib <CzH'!FJN 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 f{^C+t{r ?J%$;"q
z)]_ (zZ^ i7mT<w>? 5.局部噪声过滤 Vyu 0OiGcR $@}6P,mg
pWw aN4 8iqx*8} 6.FWHM 检测 My,ki:V?g6 d_1w
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