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1.摘要 m0SlOgRsk 59A}}.@?m cT,sh~-x, 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)。 7}>E J 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。 {\5 y%T_pTcU
~!L}yw M }D}K\) 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 niyV8v CTa57R u6agoK|^9 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 +\9NDfYIA 操作→ `^&OF uee 杂项→ o*H<KaX Savitzky-Golay过滤器 R 9\*#c +0Y&`{#Z
5;EvNu ,qxu|9L 3.可视化的过滤函数 c@7rqHU-0 lo+A%\1
.q>iXE_c }7Q% 6&IR 4.影响过滤器-窗口大小 '=pU^Oz<} L0o\J` : 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。 L8B!u9% 0(HU}I
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