*oeXmY /Jc{aw 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)。
hRRxOr#*$ 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。
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7Mq{Py1 6r`N\ :18 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ?O+. ;l~a|KW0 w|]Tt=" 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
<8;~4"'a 操作→
?P-O4 杂项→
u<uc"KY= Savitzky-Golay过滤器
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fkp(M xGQP *nZ 3.可视化的过滤函数 # O !2
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~] V62^0 |'1.a jxw 4.影响过滤器-窗口大小 <Vk}U R;pW,]}g, 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。
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@wa"pWx8 _ hyqHvP 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。
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>; 1w-n y>x"/jzF# 5.局部噪声过滤 wkGr}
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