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1.摘要 GDu~d<R H L,mQ
vw>2(K=e1 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)。 hF@Gn/ 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。 \"CZI<=TB *c%oN
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Y2d;E.DH8 p3]_}Y
D[# 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 2P/K
K bHg,1y)UC sXi=70o 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 )Psb>'X 操作→ F;gx%[$GX 杂项→ 0{dz5gUde Savitzky-Golay过滤器 6&bY} i^K p"l3e9&'j
ogL EtqT ?T>'j mmV= 3.可视化的过滤函数 \e!vj.PU :4MB]v[K
M7ers|&{ w3=%*< 4.影响过滤器-窗口大小 EI_ deM7fN4lTi 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。 v2H#=E4cZ# C8vOE`U,J
]UH`Pdlt OCZ[D{i9@ 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。 $/=nU*pd ccLq+a|
tZ `z ?t+5s] 5.局部噪声过滤 ow0!%|fO bYi`R)
YO}1(m u0#}9UKQ 6.FWHM 检测 'ihhoW8 td4[[ /
u%]shm c)A{p 7.等距的重采样 ~mO62(8m l5g$vh\aQ]
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