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1.摘要 (Q}ijwj qO'5*d;!d Y]Nab0R& 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)。 @wZ_VE7B 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。 _C#()# KT?s\w
~PvzUT-^ R20GjWy= 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 bL[W.O0 $1
\!Oe[i 8LKZ3Y| 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ]/naH#8G 操作→ \ku{-^7 杂项→ tzN;;h4C Savitzky-Golay过滤器 #i U/Yg! e;3 (,
?m^7O_1 N4NH)x 3.可视化的过滤函数 >#|Q,hVU5 "Jd1&FsCwX
w`_9 *AF9 pLcng[ 4.影响过滤器-窗口大小 KO"iauW SSC!BcC1 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。 e28#Yh@U |B.d7@{mM
j!H?dnE|| =h!m/f^x 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。 >,2],X"G <K'gvMG[
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A\0 5.局部噪声过滤 \2b9A'd> 9hzU@m
K;lC# xFnMXht 6.FWHM 检测 Pl6=._
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giq`L1< ?[">%^ 7.等距的重采样 1vb0G;a;| D1k]
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