Hd/|f; d'oh-dj %^ 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)。
]f3[I3;K 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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|2$wJ$ I o4%H/|Oq. 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 a'[Ah2}3r< <Va 7XX%> F1Jd-3ei 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
B#+0jdF; 操作→
P?#I9y7iP 杂项→
IzuYkl} Savitzky-Golay过滤器
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2J kE8\\ }B7 3.可视化的过滤函数 r+0<A.''a
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XtJIaD|:3 gXNlnh%?S 4.影响过滤器-窗口大小 W<QMUu (R9{wGV [ 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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K+s@.D9J R2e":`0I 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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< xy^t_];X 5.局部噪声过滤 +.EP_2 f9
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L&I8lG Wq+a5[3" 7.等距的重采样 -lb,0
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