K?_4| D<[4}og&] 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)。
k;p:P ?s5Y 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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<^&NA<2 DT # 1*&- 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 l1~>{:mq 1\7SiQ- W:uIG-y~ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
slEsSR'J] 操作→
G 3P3 杂项→
ZpPm>|w Savitzky-Golay过滤器
Sd.i1w& m :ROq
/vFw5KUu tvptawA. 3.可视化的过滤函数 o<e AZ
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EA4aZ6% 06I'#:] 4.影响过滤器-窗口大小 :N#gNtC)b `LL#Ai a 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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B`a5%asJn #;U_ L`q 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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q('O@-HA g% :Q86u 5.局部噪声过滤 -p`hevRr
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7t\W{y p"/1Kwqx 6.FWHM 检测 ;$(a+?
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6q?C"\_ *&>1A A 7.等距的重采样 0@1AH<
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