在 Igor Pro 中，平滑操作是一種常用的數據預處理方法，但如果平滑過度，可能導致數據失真，比如：

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峰值降低、變寬

小波動或細節特征消失

信號相位或趨勢發生偏移

為避免或解決 因平滑導致的數據失真，可以從以下幾個角度入手：

1. 調整平滑參數

減小窗口寬度（box size）：

平滑通常通過移動平均、Savitzky-Golay 等方法實現，窗口過大會掩蓋細節。嘗試減少平滑點數。

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

移動平均：簡單，但容易失真。適合噪聲比較大的數據，謹慎使用。

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

Gaussian 平滑：柔和去噪，適合連續型數據，但仍要控制標準差。

在 Igor Pro 中可通過菜單 Analysis → Smooth 或使用 Smooth 命令，指定方法和點數。

3. 殘差檢查與對比

將原始數據與平滑后的數據同時繪制，直觀比較是否失真。

計算 residual = 原始數據 - 平滑數據，觀察殘差是否表現為隨機噪聲。如果殘差中出現規律性成分，說明過度平滑。

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