在 Igor Pro 中，平滑操作是一種常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，但如果平滑過度，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，比如：

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峰值降低、變寬

小波動(dòng)或細(xì)節(jié)特征消失

信號(hào)相位或趨勢發(fā)生偏移

為避免或解決 因平滑導(dǎo)致的數(shù)據(jù)失真，可以從以下幾個(gè)角度入手：

1. 調(diào)整平滑參數(shù)

減小窗口寬度（box size）：

平滑通常通過移動(dòng)平均、Savitzky-Golay 等方法實(shí)現(xiàn)，窗口過大會(huì)掩蓋細(xì)節(jié)。嘗試減少平滑點(diǎn)數(shù)。

逐步測試窗口大小：先用小窗口觀察效果，再逐漸增加，直到兼顧噪聲壓制與保真度。

2. 選擇合適的平滑算法

移動(dòng)平均：簡單，但容易失真。適合噪聲比較大的數(shù)據(jù)，謹(jǐn)慎使用。

Savitzky-Golay 平滑：通過多項(xiàng)式擬合保持波形形狀，能在減少噪聲的同時(shí)保持峰值和趨勢。

Gaussian 平滑：柔和去噪，適合連續(xù)型數(shù)據(jù)，但仍要控制標(biāo)準(zhǔn)差。

在 Igor Pro 中可通過菜單 Analysis → Smooth 或使用 Smooth 命令，指定方法和點(diǎn)數(shù)。

3. 殘差檢查與對比

將原始數(shù)據(jù)與平滑后的數(shù)據(jù)同時(shí)繪制，直觀比較是否失真。

計(jì)算 residual = 原始數(shù)據(jù) - 平滑數(shù)據(jù)，觀察殘差是否表現(xiàn)為隨機(jī)噪聲。如果殘差中出現(xiàn)規(guī)律性成分，說明過度平滑。

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