在 Igor Pro 里處理數(shù)據(jù)時(shí)，平滑操作用得不當(dāng)就容易“過度平滑”，導(dǎo)致信號的細(xì)節(jié)和真實(shí)特征被抹掉，只剩下模糊的大趨勢。避免這種情況，可以從以下幾個(gè)方面著手：

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1. 控制平滑參數(shù)

移動平均：平滑點(diǎn)數(shù)越多，信號越平，細(xì)節(jié)損失也越大。

→ 建議只取 3–5 點(diǎn)窗口，而不是幾十點(diǎn)。

高斯或 Savitzky–Golay 平滑：這類算法能在去噪的同時(shí)保留部分峰值和導(dǎo)數(shù)特征，適合對信號形態(tài)要求高的場景。

2. 多嘗試不同方法

不要局限于單一的移動平均，可以試：

Savitzky–Golay（保留峰形、邊緣）

小波降噪（適合處理多尺度噪聲）

FFT 低通濾波（保留頻率成分可控）

每種方法對信號的影響不同，*好做對比，選對噪聲和細(xì)節(jié)兼顧的。

3. 分析殘差和頻譜

平滑前后做一次 原始數(shù)據(jù) - 平滑數(shù)據(jù) 的殘差分析：

如果殘差只表現(xiàn)為高頻隨機(jī)噪聲 → 平滑合理

如果殘差里還能看到明顯的周期性或真實(shí)信號特征 → 說明過度平滑

也可以通過 FFT 看信號的頻譜，把濾波截止點(diǎn)設(shè)在“噪聲和有效信號分界”的位置。

4. 局部 vs 全局

對全段數(shù)據(jù)統(tǒng)一平滑，細(xì)節(jié)容易丟。

可以考慮只在 噪聲明顯的區(qū)段 用平滑，其他部分保持原始數(shù)據(jù)。

5. 記錄原始數(shù)據(jù)

保留一份未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)，避免反復(fù)平滑導(dǎo)致誤差累積。

在圖像展示時(shí)，可以疊加原始數(shù)據(jù)和適度平滑后的曲線，既美觀又不失真實(shí)信息。

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