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1.摘要 fTV}IP `EzC'e 5,K*IH 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)。 MDOP2y`2i 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。 ZD`0(CkXb 2)+ddel<Z
>`Zw0S ?wbf)fbq 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 `>skcvkm _If:~mIs 35fsr= 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 h<IPV'1 操作→ 1A;f[Rze 杂项→ C!S(!Z, Savitzky-Golay过滤器 M07==R7 s<fzk1LZ
{,zn#hU.R {qPu}?0 3.可视化的过滤函数 }|(v0] s
N|7
tk,Vp3p x"n)y1y 4.影响过滤器-窗口大小 J:Ncy}AO @}iY(-V 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。 @DA.$zn& s!F`
0=J^
\} +b_J6- Pvu*Y0_p 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 k<!xOg @6:J$B~)u
)MU)'1jc, +JRPd.B"@ 5.局部噪声过滤 =hDFpb,mr D0a3%LBS/2
oBZzMTPe VqK/GWg 6.FWHM 检测 23~KzC %SlF7$
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C$DW!- v\b@;H` 7.等距的重采样 ju {\7X5 \rY<DxtOq
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