1.摘要
" \`BPN {3.*7gnY\L 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)。
B'<!k7Ewy 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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2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
#"hJpyW 4V -QN1oK@\mE 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
t3pZjdLJd 操作→
{ms,q_Zr 杂项→
,Y$F7& Savitzky-Golay过滤器
,tcP=fdk] YW'{|9KnI
]cn/(U` +{5JDyh0 3.可视化的过滤
函数 x(rd$oZO *Kp}B}}J
1d/NZJ9 $K+4C0wX` 4.影响过滤器-窗口大小
oSN8Xn*qr J 5Wz4`' 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此
曲线更平滑。
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@c6"RHG9 P{"WlJ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。
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kuWK/6l4 c:3@[nF~ 5.局部噪声过滤
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l. XknF AF6d#Klog 6.FWHM 检测
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;[FW! NE$VeW+@ 7.等距的重采样
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