1.摘要
^$+f3Z' @52=3 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)。
AzO3 (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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[^d6cMEOlc o%^k T& 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
yCkW2p]s,K -~ O;tJF2 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
w4fJ`, 操作→
76_8e{zbr 杂项→
ssX6kgq_( Savitzky-Golay过滤器
S5E,f?l 6 ,pZRc
iWN.3|r l`FR.)2h 3.可视化的过滤
函数 9Ajgfy> v>y8s&/
@@{_[ir ;TV'PJ 4.影响过滤器-窗口大小
9HNh*Gc= ghobu}wuF 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。
"Eok;io H&yFSz}6a
=Mu'+,dT 9u7n/o&8v6 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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Sp`fh7d.( <7FP"YU 5.局部噪声过滤
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g"Q}h ,LW(mdIe( 6.FWHM 检测
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q]iKz%|Z/ OHtgn 7.等距的重采样
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