经近红外光谱仪器扫描后，样品的光谱数据中在含有有用信息的同时，也包含了一定量的噪声信息，使得信噪比降低。信号平滑算法的本质是对光谱进行低通滤波，去掉高频成分，有效地保留低频信息。因此，平滑算法是一种有效的降低噪声的办法。光谱平滑的基本思路是在平滑点的前后各取若干点来进行“平均”或“拟合”，以求得平滑点的最佳估计值，消除随机噪声，这一方法的基本前提是随机噪声在处理“窗口”内的均值为0。对光谱数据进行平滑处理方法也叫数字滤波法。主要是去掉高频噪声对信号的干扰。常用的信号平滑方法是窗口移动平均法，由Savisky和Golay提出，称为SG平滑法。平滑处理涉及处理窗口的大小（或点数），点数多时可使信噪比提高，但同时也会导致信号的失真。点数少时，噪声得不到有效滤除。窗口大小的不同，平滑效果不同。若窗口宽度太大，在做求均值计算时，会忽略掉一些有用信息，使得光谱信号产生一定的失真。若窗口宽度太小，噪声不能被有效去除。因此，便出现Savitzky-Golay卷积平滑法这种改进算法，该方法并不是进行简单的求平均计算，而是使用加权平均法通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，更加突出了中心点的中心作用。在实际应用中，宽度的选择有一定的经验性，它与分析的要求、仪器的条件（如仪器分辨率等）、测试参数及样品的光谱特性等因素有关。因此必须考虑仪器的具体情况，适当选择平滑窗口的大小。Savitzky-Golay卷积平滑法已经成为最为广泛应用的光谱去噪算法。

光谱平滑的本质是对光谱曲线进行低通滤波，去掉高频成分，保留有用低频信息。滤波的效果取决于低通滤波器的频谱特性。(www.daowen.com)