常用的平滑滤波方法有哪些？

在色谱数据处理中常采用以下几种平滑滤波方法：
(l)移动平均法：使用该方法对数字信号进行处理，能对信号抖动（尤其是含有脉冲式噪声）起到明显的压制作用。
(2)最小二乘曲线拟合法：是用简化的最小二乘法对实验数据进行平滑和求导处理，使用该方法对数字信号进行处理时，可根据不同情况选用不同的多项式，或改变数据组中数据点的个数，从而达到不同的滤波效果。最小二乘曲线拟合法是对实验数据进行平滑处理的一种有效的方法。
(3)阻尼最小二乘估计滤波法：该方法对白噪声具有良好的滤噪效果。
(4)傅立叶变换：通过傅立叶变换可把信号由时域转为频域，同时由于色谱峰信号和噪声在振幅谱、相位谱所处的区域不同，可在频域上对噪声进行平滑处理。然后反转换到时域上，从而完成图谱的平滑。
(5)小波变换：小波变换具有将信号分频的特性，将信号分为低频和高频两部分，而各频率在时间轴的位置不变。分离出的低频部分可继续进行分解，多次变换后可将信号中的不同频率成分从原信号中分离出来。