1.摘要
{=!BzNMj :*l\j"fX5 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)。
O]="ggq& 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。
?)Gb= 9}K
K]m6u}
Mz)
r' ]-heG'y]{ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
8c%N+E] K-.%1d@$y 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
D7thLqA 操作→
z+0#H39 & 杂项→
&R<K>i Savitzky-Golay过滤器
"K|':3n| HmsXV_B8[Y
N /2WUp .[:WMCc\ 3.可视化的过滤
函数 =b6G' O[ %6V=G5+W
a9 S&n5 .",BLuce 4.影响过滤器-窗口大小
>*l2]3'` G%jV}7h 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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