oC TSV X-yS9E 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)。
,_'Z Jlx 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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ur+ \!y7^R -+Ox/>k 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 bL%-9BG q] '2'"k K pKZiUQm 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
K
&G 操作→
[TmZ\t!5$ 杂项→
{UuSNZ[^ Savitzky-Golay过滤器
T\TKgO=) zrA=?[
fc^d3wH0L e$-Y>Dd 3.可视化的过滤函数 X$<CIZ
E`q)vk
ZY)&Fam} )4FW~o<i 4.影响过滤器-窗口大小 %PM8;] #@cEJV;5" 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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2()/l9.O' j[$+hh3: 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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m>^#:JK !h+VbZ 5.局部噪声过滤 -pN'r/$3V
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`_.(qg 6.FWHM 检测 e~G um
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bx3kd+J7 iRI7x)^0"z 7.等距的重采样 4^K<RSYs
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