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1.摘要 H(X~=r qM`SN4C "~;jFB8 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)。 6nDx;x&Q 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。 ]gEfm~YV <HD/&4$[
N >z8\y .UDZW* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 nO/5X>A,Zw C+iP
@~ ,Q:dAe[ZsX 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 uZ^i8;i 操作→ ?=vwr,ir 杂项→ |N g[^ Savitzky-Golay过滤器 D^u{zZy@e zb4g\H
0
P-mrH H^s SHj 3.可视化的过滤函数 8}0
D? &a:aW;^A7
gV7o
eZ5 :Y'nye3: 4.影响过滤器-窗口大小 D9Z5g3s7R qvscf_%FM 更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 w.3R1}R wVvU]UT
?BRL;( x c1/x,1LnMf 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 >!2'|y^ Z`%;bP:
B^qB6:\t Pv'x|p* 5.局部噪声过滤 gu/Yc`S[ J0K"WmW
`MD/CFl4 v!uLd.( 6.FWHM 检测 y6s$.93 gXQ)\MY
#7>CLjI |RmBa'.)z 7.等距的重采样 zM'-2, I,[EL{fz
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