1.摘要
Q wSYjR:K H ]x-s 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)。
,s9gGCA 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。
yxx'g+D* TC+L\7 
2aR <xcSg EDf"1b{PX 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
t/57LjV (:P-ef$]C 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
^L@2%}6b` 操作→
|r%NMw #y 杂项→
Qmg2lP.) Savitzky-Golay过滤器
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>3Mz s AH\ %qYiE!%& 3.可视化的过滤
函数 5u89?-UD +338z<'Z! 
miTySY6 ^ w 4fz!l] 4.影响过滤器-窗口大小
W:gpcR]> Ump$N# 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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u9zEhfg8 [Ep%9(SgA' 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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00-cT9C3 CVt:tV 5.局部噪声过滤
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E;tEmGf6F g]Jt (aYK 6.FWHM 检测
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r& y0`M 2Pm[
kD4E= 7.等距的重采样
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