化学、生物和医学等研究领域往往通过事物的量测数据了解事物，这些数据可用各种不同的仪器和方法获得，因而不仅其量纲不同，其绝对值大小有时也会有几个甚至数个数量级之差。这些数据若不经处理，直接用于分析可能会得到错误的分析结果。因此，在进行数据分析前往往需要对原始数据进行预处理。平滑处理是通过提高数据的信噪比来除去高频噪声对信号的干扰。平滑方法很多，如傅里叶变换（FT）、奇异值分解等，最有效的是卷积平滑方法。近红外光谱常用萨维茨基-戈莱（Savitzky-Golay; SG）函数进行平滑降低分散数据中的随机高频噪声，但不能完全消除。