1.摘要
~6nq$( # Xeg g2.Kk 在测量信号或数据的情况下，很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源，因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是，噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如，测量
光谱的半宽谱)。
&oWdBna"_ 因此，有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器，它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中，我们讨论了
VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果，并以一个绿色
LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。
Jmln* ,Ol7 F1@gYNbI, 
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k9 CapWn~*g 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器
lW,rzJ1 Y%UfwbX!g 对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器
*M t's[8 操作→
pP&TFy#G+' 杂项→
e1dT~l Savitzky-Golay过滤器
* Yr)>;^ +fd^$Qd%K 
(8<U+)[tPy /x6,"M[97 3.可视化的过滤
函数 9: bC{n zY<=r.m4 
yIwAJl7Xf _u^ S[ 4.影响过滤器-窗口大小
Rld1pX2v ,y[wS5li 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。
:[iWl8 i#t)tM " 
_|x b)_ /++CwRz@Gm 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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s%nx8 " \:
H&.VQ" 5.局部噪声过滤
+'$=\d^ DiyviH 
Uhc2`r#q ?|8H|LBIr 6.FWHM 检测
Y" & &=M# QvK-3w;= 
1&~u:RUXe :, $:@ 7.等距的重采样
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