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9+9g (6 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)。 *CXc{{ 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。 v*Gd=\88 $Z)u04;&@
0#TL$?=| ^=^\=9"
b 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 lv/im/]v k F^4kCJ@ B0|W 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 =cV|o] 操作→ /v9qrZ$$ 杂项→ }.045 Wuu Savitzky-Golay过滤器 `,SL\\%u T5T%[Gv
s.7=!JQ#]p %C`P7&8m=O 3.可视化的过滤函数 }&/>v' G `PAQv+EYz
M`al~9 )e5=<'f1 4.影响过滤器-窗口大小 s?;8h &]= +pG+ xI 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。 V5$Gb6?K rP]|`*B
db,?b>,EE "XxmiK 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。 eEBNO*2 ?xv."I%
34Gu @" ;MNUT,U 5.局部噪声过滤 6oLOA}q ynM:]*~K
\h3HaNC })<u~r 6.FWHM 检测 F8<G9#%s\ k%gj
>k`qPpf& 4G I3|{ 7.等距的重采样 l4i51S" ]wDqdD y7S
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