Igor pro软件平滑导致数据失真怎么办？

在 Igor Pro 中，平滑操作是一种常用的数据预处理方法，但如果平滑过度，可能导致数据失真，比如：

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峰值降低、变宽

小波动或细节特征消失

信号相位或趋势发生偏移

为避免或解决 因平滑导致的数据失真，可以从以下几个角度入手：

1. 调整平滑参数

减小窗口宽度（box size）：

平滑通常通过移动平均、Savitzky-Golay 等方法实现，窗口过大会掩盖细节。尝试减少平滑点数。

逐步测试窗口大小：先用小窗口观察效果，再逐渐增加，直到兼顾噪声压制与保真度。

2. 选择合适的平滑算法

移动平均：简单，但容易失真。适合噪声比较大的数据，谨慎使用。

Savitzky-Golay 平滑：通过多项式拟合保持波形形状，能在减少噪声的同时保持峰值和趋势。

Gaussian 平滑：柔和去噪，适合连续型数据，但仍要控制标准差。

在 Igor Pro 中可通过菜单 Analysis → Smooth 或使用 Smooth 命令，指定方法和点数。

3. 残差检查与对比

将原始数据与平滑后的数据同时绘制，直观比较是否失真。

计算 residual = 原始数据 - 平滑数据，观察残差是否表现为随机噪声。如果残差中出现规律性成分，说明过度平滑。

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