1.摘要
]CnqPLqL / DC\F5 G 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)。
Li{R?Osx 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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lqnhv 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
h]w5N2$}? H"n@=DMLm 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
C>0='@LB@r 操作→
.o"FT~}z 杂项→
1^HUu"Kt Savitzky-Golay过滤器
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&58TX[# giNyD4uO 3.可视化的过滤
函数 &l| :1 !J%m 7 A 
AY~~ a)V Do\YPo_Mr 4.影响过滤器-窗口大小
Cjn)`Q8 2TZ+R7B? 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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8>(DQ"h >RL|W}tI4 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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>8>}o4Q/X d O' apey 5.局部噪声过滤
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,VTX7vaH ROfr 6.FWHM 检测
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UN"U#Si) _;x7vRWmN 7.等距的重采样
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