1.摘要
ZL~}B.nqS L'z?M]
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)。
bncK8SK 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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rPr#V1}1a ?mgr #UN 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
<%) :'0q& OM2|c}]ZQ 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
;#f_e; 操作→
XTHrf'BU 杂项→
&t p5y}=n Savitzky-Golay过滤器
=oiY'}%(i x-Xb4?{ 
Na3tK}x 0@3g'TGl 3.可视化的过滤
函数 ~oSLW A9 AGrGZ7p] 
TSE(K t l\MiG Na 4.影响过滤器-窗口大小
1mA )=hu o{>hOs
& 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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l>bv8 
X2sK<Qluql (Grj_p6O 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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Z(U&0GH` qxd {c8 5.局部噪声过滤
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I0)iC[s8; yu}4L'e 6.FWHM 检测
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b/ZX}<s(1= 2LD4f[a; 7.等距的重采样
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