f~P YK v+Y^mV`| 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)。
(VN'1a ( 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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44P [P{y 5 cQ]vb 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 }[PwA[k' gE@Pb F1$XUos9 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
DKMkCPX% 操作→
.@nfqv7{ 杂项→
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20 Savitzky-Golay过滤器
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V*te8HIe |-\anby< 3.可视化的过滤函数 iN'T^+um=
C/N;4
,D`jlY-1l ['\R4H!x 4.影响过滤器-窗口大小 Z|a*"@5_ [&&#~gz 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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;7qzQ{Km JP\jhkn 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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[|*7"Q( lW#2 ox 5.局部噪声过滤 5,f`5'$
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