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1.摘要 pLtAusx 2$=I+8IL G{!adBna 在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 |3K]>Lio 因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 yM`QVO!; s<b(@L 1
dZ;rn!dg> .EXxNB]%Y& 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 3zsjL=ta @Z[XV"w| 7c>{og6 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 .cCB,re 操作→ )ipTm{ 杂项→ [qHtN. Savitzky-Golay过滤器 CWx_9b zk (! "+\KY
u7G9 eN FXO{i:Zo 3.可视化的过滤函数 sNbCOTow y-R:-K XH=
i0py5Q b8~7C4 4.影响过滤器-窗口大小 <HMmsw {Ip)%uR 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 s&Lyg>>` %YV3-W8S0
Q~#[_Upkc <v+M ~"%V 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 -xMM}r
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$?Z-BD1 GGF;4 5.局部噪声过滤 ^ygh[.e, gVU&Yl~/^
r]yI5 ; jB -wJNP/ 6.FWHM 检测 ^,,lo<d_L %LZ-i?DL4Q
F?.J1] YM4njkI7 7.等距的重采样 t#sw{RO yr,Oq~e
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