3T^f#UT u;p.:{' 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)。
734)s 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。
("-Co,4ey ^`>,~$Q
=Hplg>h) S}6Ty2.\ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 +bpUb0.W >d-By .vsrZ_y? 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
=K'X:UM 操作→
ZDEz&{3U; 杂项→
jMv qKJ(< Savitzky-Golay过滤器
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0Oy.&C T KZoIjK] 3.可视化的过滤函数 GJ"S*30
hG~4i:p
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rTTde^^_ 02B *cz_K 4.影响过滤器-窗口大小 YaiogA ]DVZeI03@ 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。
'J\nvNm {8+FxmH
52Sq;X +KV?W+g)` 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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@qj4rt" UrtA]pc3L 5.局部噪声过滤 OpFe=1Q
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+tO mKY %oPW`r 6.FWHM 检测 y!_*CYZ~m
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Dq{h 7.等距的重采样 {A!1s;
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