在 Igor Pro 中，您可以使用不同的方法對數據進行平滑處理，具體取決于您的需求和數據的性質。以下是幾種在 Igor Pro 中進行數據平滑的常見方法：

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移動平均：

移動平均是一種常見的平滑技術，通過計算鄰近數據點的平均值來平滑數據。在 Igor Pro 中，您可以使用內置的 Smooth 函數來執(zhí)行移動平均。

Loess 平滑：

Loess（局部加權散點擬合）是一種對局部數據進行擬合的非參數性平滑方法。在 Igor Pro 中，您可以使用 Loess 函數來執(zhí)行 Loess 平滑。

Savitzky-Golay 濾波：

Savitzky-Golay 濾波是一種基于多項式擬合的平滑方法。在 Igor Pro 中，您可以使用 SavGol 函數來執(zhí)行 Savitzky-Golay 濾波。

傅里葉變換濾波：

在頻域中進行濾波是一種常見的方法，可以使用傅里葉變換。在 Igor Pro 中，您可以使用 FFT 函數執(zhí)行傅里葉變換，然后使用濾波器對頻譜進行操作，再使用反變換將數據還原到時域。

上述只是展示了一些可能的方法，具體的選擇取決于您的數據特征和分析目標。在 Igor Pro 的幫助文檔中，您可以找到有關這些函數和方法的詳細信息，以及更多示例代碼。

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