FGPB: 45=bGf# 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)。
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3U_tQ&1? 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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Kh"?%ZIa QgrpBG 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 !!qK=V|> F;>V>" edl Av @b!iw+ 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
CWf /H)~ 操作→
\@-@Y 杂项→
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Savitzky-Golay过滤器
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n+!
AnKq 214Ml0/% 3.可视化的过滤函数 7@#>bE6
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+cWLjPD/} .v]IJfRH* 4.影响过滤器-窗口大小 T\:4qETQF] SIe="YG]< 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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8{Q<N%Jnu >@BnV{ d 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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a! (4Ch sJ\BF 5.局部噪声过滤 <3(LWxw
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C#QpQg2 XoXM^*Vk 6.FWHM 检测 TH)"wNa
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<e 7.等距的重采样 D>|H 2
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