F~11 _ ~a0d.dU 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)。
j$JV(fz 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
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d-_93 3oNt]2w/' 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ]c~ rPi ~h~r]tV*+ Tk2&{S " 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
E(L^hZMc 操作→
123-i,epg 杂项→
>ZOZv Savitzky-Golay过滤器
6.(]}?g1f oGU.U9~!
}T^v7 LY j+ T\c2d 3.可视化的过滤函数 UVvt&=+4
+q>C}9s3
3mnL V*aRt `04Y ;@w 4.影响过滤器-窗口大小 Av[|.~g 'j=PbA 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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r>D[5B v6,
o/3Ex 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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ABS
BtH ? yO69p 5.局部噪声过滤 34&$_0zn
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w{UKoU H#d! ` 6.FWHM 检测 I$sm5oL
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Wg3WE1V hJL0M! 7.等距的重采样 ~(L<uFU V
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