W^[FWFUTY A0Mjk 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)。
&YXJ{<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。
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aj`&ca8 :ZXd% 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 _p*9LsN$L v8ap"9b F"]P| 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
S?0o[7(x* 操作→
8 ??-H0P 杂项→
)$n%4 : Savitzky-Golay过滤器
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J{ju3jo zl1*GVg 3.可视化的过滤函数 ^!1!l-
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yl-:9|LT {]Zan'{PCO 4.影响过滤器-窗口大小 mw
28E\U Y*c]C;%= 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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jA{5)-g jo:Z 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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|_ 5.局部噪声过滤 z+"$G
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h0PDFMM< gI^&z 6.FWHM 检测 -%`~3*L
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eg;7BZim{ O@Aazc5K 7.等距的重采样 .C^P6S2oJ
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