在 Igor Pro 里處理數據時，平滑操作用得不當就容易“過度平滑”，導致信號的細節和真實特征被抹掉，只剩下模糊的大趨勢。避免這種情況，可以從以下幾個方面著手：

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1. 控制平滑參數

移動平均：平滑點數越多，信號越平，細節損失也越大。

→ 建議只取 3–5 點窗口，而不是幾十點。

高斯或 Savitzky–Golay 平滑：這類算法能在去噪的同時保留部分峰值和導數特征，適合對信號形態要求高的場景。

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，選對噪聲和細節兼顧的。

3. 分析殘差和頻譜

平滑前后做一次 原始數據 - 平滑數據 的殘差分析：

如果殘差只表現為高頻隨機噪聲 → 平滑合理

如果殘差里還能看到明顯的周期性或真實信號特征 → 說明過度平滑

也可以通過 FFT 看信號的頻譜，把濾波截止點設在“噪聲和有效信號分界”的位置。

4. 局部 vs 全局

對全段數據統一平滑，細節容易丟。

可以考慮只在 噪聲明顯的區段 用平滑，其他部分保持原始數據。

5. 記錄原始數據

保留一份未經處理的原始數據，避免反復平滑導致誤差累積。

在圖像展示時，可以疊加原始數據和適度平滑后的曲線，既美觀又不失真實信息。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的Igor pro軟件過度平滑如何避免，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系客服。