3.2.5 小波变换降噪 (Wavelet Transform)

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3.2.5 小波变换降噪 (Wavelet Transform) 3.2.5 小波变换降噪 (Wavelet Transform) 在光谱数据处理中，噪声是影响数据质量和后续分析（如峰识别、定量分析、模型建立）的关键因素。章节 3.2 主要探讨了各种平滑与噪声滤除技术，而小波变换降噪作为一种强大的时频分析方法，提供了一种与传统傅里叶变换或简单移动平均不同的降噪视角和实现路径。本节将深入探讨小波变换在光谱降噪中的原理、步骤、优势及相关考虑。引言传统的光谱降噪方法，如移动平均或 Savitzky-Golay 滤波（在 3.2 的其他小节中可能涉及），通常在时域（或光谱点域）进行局部平均或多项式拟合，这虽然能降低噪声，但也可能导致光谱峰的展宽、高度降低或精细结构的丢失。