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1.摘要 I#lvaoeN 6G2s^P1Dl@
qkQ_# 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)。 @;>i3? 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。 ]j.=zQP?' ">pW:apl%
fzcPi9+ ~{69&T}9 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 "s-e)svB >6 p
<n @ qFE6! 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 (EZ34,k'S 操作→ w\(LG_n| 杂项→ QG{).|pm Savitzky-Golay过滤器 !%w#h0(b jC_7cAsl
Y)D~@|D, 38Rod]\E 3.可视化的过滤函数 dFdll3bC *qx<bY@F
WY=RJe2 D@]gc&JN[ 4.影响过滤器-窗口大小 O[nl#$w ;=rM Ii 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 a2:Tu 9a.r(W[9
@3D8TPH dU!`aPL? 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 5Gj?'Wov9 6Mpbmfr
9C$#A +~C L,@OOBD 5.局部噪声过滤
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d W@S'mxk#* 6.FWHM 检测 NW-l_]k 7 V/yU5
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