在 Igor Pro 中，可以使用多種方法對數據進行平滑處理（Smoothing），以減少噪聲并提取趨勢。常見方法包括 Boxcar 平滑、Gauss 平滑、中值濾波 以及 Savitzky-Golay 濾波。

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1. Boxcar 平滑（滑動平均）

Boxcar 方法對數據進行簡單移動平均，適用于去除高頻噪聲：

Smooth 5, myWave

5 是平滑窗口大?。c數）。 

優(yōu)點：計算簡單，適用于平穩(wěn)數據。 

缺點：會導致邊緣數據丟失，可能引入滯后效應。 

2. Gauss 平滑（高斯濾波）

Gauss 平滑采用權重較高的中心值，對數據影響更?。?/span>

GaussSmooth 3, myWave

3 是平滑半徑（標準差）。 

適用于：平滑度較高的曲線數據，不易引入階躍效應。 

3. 中值濾波（Median Filter）

適用于處理含有尖峰噪聲的數據：

MedianSmooth 5, myWave

5 是窗口大小。 

適用于：去除孤立的異常值（如脈沖噪聲）。 

4. Savitzky-Golay 平滑（SG 濾波）

適用于保留信號形狀（如峰值）：

SavitzkyGolay /W=5 /O myWave

/W=5 指定窗口大?。殲槠鏀担?nbsp;

適用于：需要同時平滑和保留趨勢信息的數據。 

5. 自定義平滑（卷積）

如果需要更靈活的平滑方式，可以使用 Convolve 進行自定義濾波：

Make/D myKernel = {1, 2, 3, 2, 1}  // 自定義核

Normalize myKernel  // 歸一化

Convolve myWave, myKernel

可根據應用選擇不同的平滑核。 

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何在Igor Pro中對數據進行平滑處理的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯(lián)系15301310116（微信同號）。