Igor Pro 多维数据集插值带来的曲线保真变化

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Igor Pro 在处理实验采集得到的离散测点数据时，经常依靠内置插值函数生成连续曲线或者二维、三维连续面，不同插值算法对原始数据的改造效果存在明显区别。线性插值只会在相邻采样点之间构建直线过渡，能够保留原有测点的数值，但是在数据变化陡峭的区域容易出现折线感，缺少平滑过渡效果；样条插值可以生成光滑连续的轮廓，适合绘制出版级别的图像，不过该算法存在过冲倾向，在信号突变位置容易产生虚假峰值或者谷值。当原始测点分布疏密不均，局部采样过于稀疏时，插值引入的伪特征会更加突出，后续基于插值结果开展的求导、积分以及峰值拾取，都会偏离真实物理信号。批量导入多组测量数据自动插值绘图时，如果没有统一插值网格密度，不同实验组生成的曲线之间不具备直接对比的基础。

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