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Z 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)。 VnYcqeCm 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。 V0<g$,W= 8\X-]Gh\^
M!/!*,~ qs%UJ0tR 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 eJ%b"H! = yFOH~_ ,Y4>$:#n/ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
hm\UqIt 操作→ FNw0x6,~R 杂项→ H%b c.c Savitzky-Golay过滤器 f<{f/lU@ YNB7`:
(e_z*o)\T .6LlkM6[g 3.可视化的过滤函数 Y3\EX aXyFpGdb9
:4r{t?ytXw <}p]0iA 4.影响过滤器-窗口大小 1I awi?73 I&6M{,rnM 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。 +lX Iv =.qX u+
i-}Tt<^ M2$Hb_S{ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 OQIr" 4?fpk9c{2
95E# KO\-|#3y> 5.局部噪声过滤 zM(-f|wVI) I.'/!11>
AtUt E#K f5Hv![x 6.FWHM 检测 gN2oUbf8 gZ|!'
kTcW=AXu )$GCur~ 7.等距的重采样 ^?2zoS#iw O^!Bc}$
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