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(=w< 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)。
7.7Cluh5, 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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ql!5m\ 4 o3)* 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
aNOAu/ |uQn|"U4 O tXw/ 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
im_w+h%^ 操作→
E@5zd@[ 杂项→
o-\ok|,)#j Savitzky-Golay过滤器
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x\Nhix}1D rtB |N- 3.可视化的过滤函数 lEO?kn .:z
r\A@&5#q
C $]5l; ` K%Usjezv& 4.影响过滤器-窗口大小 )x$!K[= RtW4 n:c 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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Q;XX gX#l
S 3 {D n 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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2B6^ ]pSk 21.YO]Et 5.局部噪声过滤 er(8}]X8Q
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6tOP}X V8-4>H}Cb/ 7.等距的重采样 j FgZ}Xp
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