-p%cw0*Y]C 0dQ\Y]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)。
gLY15v4? 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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7{l~\]6d o^'QGs " 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 |tU wlc> _2)QL |Qb@. 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
k)[c!\a[i 操作→
Gx4{ 9 杂项→
>^IUS8v Savitzky-Golay过滤器
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oad /xbp@/ a]Y9;( 3.可视化的过滤函数 Z$r7Hi
o\PHs4Ws'7
gX$gUB) x aL&9.L|1g 4.影响过滤器-窗口大小 4#.Q|vyl]" ]vPdj"7 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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OEX\]!3_Fm Dd,i^,4Gj 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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d(@ ov^e- Pp_? z0M 5.局部噪声过滤 s,pg4nst56
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ori[[~OyB 6.FWHM 检测 F~hH>BH9
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:h/v"2uDN Z6Z/Y()4Tl 7.等距的重采样 B2KBJ4rI[1
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