1.摘要
25SWIpgG &QHJ%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)。
}S> 4.8 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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KQ\K :# x92^0c Mf 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
$[|(&8+7 luoQ#1F?sl 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
!&:=sA 操作→
Bj@>iw?g' 杂项→
bZ`v1d
(r Savitzky-Golay过滤器
vIV|y>;g \L Q+
n+ 
}3#\vn0gT [IYVrT&C' 3.可视化的过滤
函数 ~i.*fL_Y ]+D@ E2E 
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Yex 7e"}ojt$ 4.影响过滤器-窗口大小
:;{M0 ]oGd,v X 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。
a"jE\OZ{+s rpow@@ad< 
x UdF.c L `1 ITz 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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t `o"K F-m%d @P&X 5.局部噪声过滤
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SXL3>-Z E :c*"Dx'D 6.FWHM 检测
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7.等距的重采样
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