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1.摘要 JxJ ntsn Bw.&3efd i&)C, 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)。 ()?co<@(l 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。 R"`{E,yj (}1f]$V
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N 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ~e9INZe-j mcr#Ze
7G/|e24 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 F*VMS 操作→ ZGhoV#T@ 杂项→ #%b()I_([ Savitzky-Golay过滤器 :
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X@U1Ri i0Q
_f!j 3.可视化的过滤函数 jSp&mD*xv =@=R)C4f*
MmH_gR L^1q/4${ 4.影响过滤器-窗口大小 NP'Ke: j%jd@z ]@ 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。 UMQW#$~C{g b.q"s6u
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ZS#e)[ O>M*mTM 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。 h!av)nhM '8kjTf#g<l
\Rqh|T<D |#:dC # 5.局部噪声过滤 .y9rM{h}b ugCS &
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0gD59N'C `W$0T;MPF 7.等距的重采样 {-N90Oe J&ECm+2
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