ZJoM?g~WFI W9&=xs6 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)。
Gv&V|7-f0 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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h[ ZN+M ?6!LL5a. 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 e-;}366} `[A];] lE;!TQj:X 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
;uW FHc5@B 操作→
TeQV?ZQ#} 杂项→
9c],<;{' Savitzky-Golay过滤器
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U$g?!Yl0 /v }`l 3.可视化的过滤函数 z:O8Ls^\T
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!-bB559Nv *p d@.|^)m 4.影响过滤器-窗口大小 ]:;&1h3'7 xw%0>K[ 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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Bvj0^fSm a*;b^Ze`v 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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|ZBw<f iLT}oKF2N; 5.局部噪声过滤 p_ =z#
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