S|rgCh!h FEPXuCb 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)。
Nfe>3uQK 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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f\;65k_jq 6+V\t+aug 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 cw&Hgjj2
)2UZ% ?V# [>#*B9 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
MRr</o 操作→
+9O5KI?P 杂项→
4ww]9J Savitzky-Golay过滤器
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vvB(r! &bgvy'p 3.可视化的过滤函数 >U1R.B7f
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2M)]!lYy #U=X NU}k 4.影响过滤器-窗口大小 p\C%% '`Bm'Dd 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。
d_S*#/k ~9F ,%
s{ V*1$e~ wn>edn 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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H9 C9P17 #B'aU#$u 5.局部噪声过滤 h0?2j)X_
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uUE9g FZd.L6q 7.等距的重采样 D7]#Xk2
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