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S k\K4 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)。 ^ Q ? 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。 nazZ*lC 5IjGm
N]=q|D y(yHt=r 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 v\%HPMlh [MM~H0=s 1JG'%8}#8 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ['tY4$L( 操作→ ^EQ<SCh 杂项→ ?Z[[2\DR Savitzky-Golay过滤器 `%"\@< /dI&o,sA
h( u8&MHx u.m[u)HQ 3.可视化的过滤函数 +.b,AqJ/ b&N'C9/8
>rmqBDKaQ q01wbO3-" 4.影响过滤器-窗口大小 w4{<n/" W/bQd)Jvk 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 :zke %Yx 8COGsWK
z3m85F%dR A>;bHf@ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 k:#!zK} 6@F9G4<Z
;)z:fToh ;rGwc$?| 5.局部噪声过滤 Ma']?Rb` g63(E,;;J
a;qryUyG ~#[yJNYQ 6.FWHM 检测 -[9JJ/7y
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^Hnb}L Ru!iR#s)! 7.等距的重采样 G+"t/?/ DIfaVo/"
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