m:@y_:X0 %>+uEjbT 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)。
o'2eSm0H 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。
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<-VBb[M# GJ9>i)+h; 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 <4}m: '*J+mZt N HTQZIm 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
#p}GWS) 操作→
r:*G{m- 杂项→
j=r1JV
@ Savitzky-Golay过滤器
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I&-r^6Yx "U\RN 3.可视化的过滤函数 !"^Zr]Qt+\
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(&}[2pb! /7}pReUj 4.影响过滤器-窗口大小 5kGniG?T# >|taU8^|G} 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。
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__=53]jGE (/:m*x*6 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。
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"Zp&7hI .a4,Lr#q. 5.局部噪声过滤 (`(D
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1T!o`* q?!HzZ 7.等距的重采样 `~XksyT
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