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"fp$ 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)。
!sbKJ+V7 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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OB-2x mZW 
,VtrQb)Yf WGG
Va 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 #+X|,0p G|WO auzrM4<tz 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
!`S` %\" 操作→
Km)5;BQxg 杂项→
g\Gx
oR Savitzky-Golay过滤器
mQVc ZV fa~u< m 
{u/G!{N$ >O7ITy 3.可视化的过滤函数 S}0W<H P
*)PCPYB^
C&d%S|:IR K]0Q=HY{. 4.影响过滤器-窗口大小 $-U d&sjn F0 cde 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。
) ?AlQA 5P?7xR A 
caK<;bmu- 2 (s+?n.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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d@ +}_R"c 2!6+>nvO 5.局部噪声过滤 X)-9u 8
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bzI!;P1 & qN hV z x 6.FWHM 检测 +3@d]JfMh
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>g ):xi3qK ,&wTU S\ 7.等距的重采样 ||{V*"+\
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