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窗口因子分析（WFA）是渐进过程二维数据解析的有力工具,但信号中的噪声对解析结果有较强的干扰作用.误差分析表明抽象因子分析（AFA）保留的噪声对解析结果有很大的影响.提出了一种改进的WFA算法,并对模拟和实验HPLC-DAD数据进行了解析.结果表明,改进的算法能够很大程度地克服噪声的影响,改善由噪声而导致的峰形畸变,从而提高了WFA处理带噪声数据的能力.