S)1:*>@ >}`1'su 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)。
!Kn+*' # 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。
2yg'?tp j fN/KXdAy& 
.St h &]A1 _dy 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 /IR5[67 8&AorYw[ kxiyF$
9 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
+c2>j8e6 操作→
VY26 Cf"
杂项→
? 9M+f i Savitzky-Golay过滤器
6#-; , 2 i EG=>F1&M 
)4O`%9=M& o ieLh"$ 3.可视化的过滤函数 NWX%0PGZ
{nWtNyJpS
p h. :~n>z 0md{e`'q: 4.影响过滤器-窗口大小 *8HxJ+[,[ ?~9X:~6\ 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。
F}mwQ%M x}24?mP 
}Qu
7o MA QY/s~F 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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0([jD25J! <GlV!y 5.局部噪声过滤 "l ya|;
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P ?-44m# eesLTy D2_ 6.FWHM 检测 1 Vvx@1
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OF}_RGKg3 :jCaDhK 7.等距的重采样 ;0{*V5A
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