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+]0/:\(B 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)。 K#[z5 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 G:f[\^ 0w?G&jjNtM
u9G YeVkX{y 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 *q0vp^? %B04|Q 5]Y?NN,GR 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Rz=wInFs 操作→ PPj%.i) 杂项→ ;oVFcZSA Savitzky-Golay过滤器 Imz1"+E~ Tr"Bz!
B\6%.R -~&T0dt~ 3.可视化的过滤函数 @K}Bll.E -H"^;37T"
aa/_:V@$~ PG3,MCf: 4.影响过滤器-窗口大小 vec4R )S '?qI_LP? 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。 Z^%aXaf8 k;!}nQ&
Ex4)R2c* 3/EJ^C 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。 GUUd(xS{ ^d!I{ y#
y:,m(P F 8 gw3 5.局部噪声过滤 (?#"S67 KfV&7yi
`_ )5K u} tJ Mm 6.FWHM 检测 #EIcP=1m4 SfUbjs@a
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V 7.等距的重采样 F3&:KZ!V&m 0hCUr]cZ,
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