Igor Pro提供了多種曲線擬合和數據擬合的方法，以下是其中幾種常見的方法：

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線性擬合：線性擬合是較為簡單的擬合方法之一，用于擬合符合線性模型的數據。在Igor Pro中，可以使用CurveFit函數進行線性擬合，通過指定線性模型的參數和初始值，擬合數據并得到合適的擬合直線的參數。

非線性擬合：非線性擬合適用于擬合非線性模型的數據。在Igor Pro中，可以使用CurveFit函數進行非線性擬合，通過指定非線性模型的函數表達式和初始參數值，擬合數據并得到擬合曲線的參數。

多項式擬合：多項式擬合用于擬合數據點到多項式曲線的*佳擬合曲線。在Igor Pro中，可以使用PolynomialFit函數進行多項式擬合，通過指定多項式的階數，擬合數據并得到擬合多項式的系數。

數據平滑：數據平滑用于去除數據中的噪聲或波動，以得到平滑的曲線。在Igor Pro中，可以使用平滑函數（如Smooth、GaussianSmooth等）對數據進行平滑處理。

峰值分析：峰值分析用于識別和擬合數據中的峰值或波峰。在Igor Pro中，可以使用峰值分析函數（如FindPeaks、GaussianFit等）對數據進行峰值分析，識別峰值位置和參數，并進行擬合。

非參數擬合：非參數擬合適用于擬合數據而無需指定具體的模型函數。在Igor Pro中，可以使用非參數擬合函數（如SmoothSplineFit、LoessFit等）對數據進行擬合，根據數據點的分布情況得到平滑的擬合曲線。

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