vy*-"=J KyfH8Na? 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)。
QF\nf_X 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。
(S?Y3l| YcX\t6VK
P!E2.K, F -,chp 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 u\L}B! 4k-Ak6s i/%lB 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
(or"5}\6- 操作→
Pv/v=s>X 杂项→
giX[2`^NG Savitzky-Golay过滤器
|Ia9bg'1U GPK\nz}
r+8D|stS F{!pii5O9 3.可视化的过滤函数 cO*g4VL"[
sqtz^K ROM
w|-3X &.\7='$F 4.影响过滤器-窗口大小 Leb|YX ;//9,x9;t 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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MCmb/.&wu !43!JfD 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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^]nLE]M !T][c~l 5.局部噪声过滤 0DmA3
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r!?ga 6.FWHM 检测 W&*&O,c
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{uaDpRt oNAnJ+_ 7.等距的重采样 vKG\8+
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