1.摘要
g:~+P e sBW3{uK 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)。
vOT*iax0 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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\Ow,CUd __\P`S_ 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
'EX4.h
a5 [X"k >
Sq 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
ZgYZwc&- 操作→
PdE>@0X?M 杂项→
0s%6n5> Savitzky-Golay过滤器
8 &(-8 uLW/f=7 L 
.h8M &HF]\`RNr 3.可视化的过滤
函数 uQp_':\k 7'.s 7&
'7 
gxM[V>[ #+G`!<7/@f 4.影响过滤器-窗口大小
azGn P3_ "iek,Y}j7 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。
xqWj |jA P;GprJ`l 
&oN /_7y 'p)QyL`d 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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oyvtZ /@ jT^!J+?6K+ 5.局部噪声过滤
ua#K>su r. P(_(w
9 
qS]G&l6QF chLeq 6.FWHM 检测
!; WbOnLP SC q3Ds ^ 
<%?uYCD Xw(3j )xQ 7.等距的重采样
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