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:[kfWai #( 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)。 58V`I5_ 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。 8,7^@[bzXx e
^2n58
SFv'qDA h'jc4mu0 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 )%dxfwd6 s'b 4Me ";yey ] 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ose(#n4 0 操作→ m}hEi 杂项→ lE'3U qK Savitzky-Golay过滤器 ~G,_4}#"pM 0"}J!c<g
VkdGGY FUzN}"\1 3.可视化的过滤函数 rP|~d}+I ti'B}bH>'
SO4?3wg7 6I2`oag 4.影响过滤器-窗口大小 cD6S;PSg $>Qq 7 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 |W_;L6) l0 =[MXM4
}C4wED. Kv0V`}<Yc 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 'b)qP| 7zM9K+3L
~jC+6v 7-:R{&3Lm: 5.局部噪声过滤 s@Dln
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i/j53towe wU6sU]P 6.FWHM 检测 'X<4";$mU ]Hp>~Zvbb
Hz\@# .7]P-]uOZ 7.等距的重采样 jr,N+K(@T FA%_jM
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