mRT$@xa]J A Qm!7, 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)。
1w} DfI 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。
rcUJOI vocWV/
D* QZR;D#. AQjf\i 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 oef] 1<F6{?,z {66P-4Ev( 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
K+3+?oYKH 操作→
Uu0 杂项→
Rj!9pwvT Savitzky-Golay过滤器
Lq]t6o] f^|r*@o
CfEACH4_ XCj8QM.o 3.可视化的过滤函数 fb?YDM
FO{?Z%& ;
"U|u-ka8B
]/[$3rPwZ 4.影响过滤器-窗口大小 c"oJcp -9;XNp 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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+g6YlT 1~y\MD*-j
X}ft7;Jpy 9s&dN 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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!0X/^Xv@= o?/fObV@( 5.局部噪声过滤 ,A[NcFdCB
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1eOQ;#OV ]N{jF$ 6.FWHM 检测 eOZ"kw"uHu
-+fW/Uo
'.*`PN5mDq j7yUya& 7.等距的重采样 z-JYzxL9
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