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u~9gR @e2{ 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)。 hKtc 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。 D`bH_1X qdFYf/y
[o=v"s't) A:3:Cr 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 8W|qm;J98 >e7w!v] JPX5Jm() 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 cb k|LQ.O 操作→ + W ?
/A] 杂项→ av&4:O! Savitzky-Golay过滤器 Cku&s X=<-rFW
Ifm|_ :Z@!*F 3.可视化的过滤函数 (\ze
T5 :Qg3B ';
1R1DK$^c h] (BTb#- 4.影响过滤器-窗口大小 8jE6zS}m ?2b*FQe 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 S[bFS7[ _z<y]?q
lqO" 3@r_t|j 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 Kzw)Q =U6%Wdth
l;I)$=={= $ePBw~yu 5.局部噪声过滤 >4A~?= Xi]WDH \
B*+3A!{s LCrE1Q%VP 6.FWHM 检测 gxX0$\8o7 K; 7o+Xr
Mt@P}4 !H`Q^Xf} 7.等距的重采样 /-ebx~FX& O'~c;vBI
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