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bfYVA2=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)。 ca5;Z@t$S 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 }}bMq.Q' qyh]v [
AUES;2WL wFjQ1<s= 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 jv6>7@<G (Ffa{Tt! 8~T=p:z' 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 BkY#wJ' 操作→ =(~Zm B\ 杂项→ L(9AcP Savitzky-Golay过滤器 fPstSez d=
?lPEzSA
r%NzKPW' F`,Hf Cb\ 3.可视化的过滤函数 =#A/d`2
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m"6K_4r] @ZrNV*&< 4.影响过滤器-窗口大小 f1?%p)C Ocn@JOg 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 j`K0D65 IRTWmT
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7xR:\FBa^ (:h&c6'S)b 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 m\E=I5*/ KC%&or
"z=~7g RD;A 5.局部噪声过滤 V#R; -C 4vND ~9d
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E*kZGHA &> R:oYN 7.等距的重采样 &JD^\+7U: `LKf$cx(A
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