在Igor Pro中處理擬合中的異常值和噪聲通常需要采用一些數據處理和擬合技術，以確保擬合結果對異常值和噪聲具有魯棒性。以下是一些建議：

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處理異常值：

可視化數據： 在進行擬合之前，通過繪制原始數據的圖表來直觀地檢查是否存在異常值。

剔除異常值： 可以通過手動檢測并排除明顯的異常值，或者使用一些統(tǒng)計方法（例如，基于標準差的剔除）來自動識別和剔除異常值。

使用魯棒擬合方法： 一些擬合方法具有魯棒性，能夠在一定程度上抵御異常值的影響。在Igor Pro的CurveFit函數中，可以通過選擇不同的擬合方法（例如，L1 范數擬合）來增強魯棒性。

處理噪聲：

平滑數據： 在進行擬合之前，可以嘗試對數據進行平滑處理，以減小噪聲的影響。在Igor Pro中，可以使用平滑函數如Smooth。

加權擬合： 在進行擬合時，可以為每個數據點分配不同的權重，使擬合更加關注相對較可靠的數據點，而對噪聲影響較大的點給予較小的權重。

使用平滑擬合方法： 選擇適當的擬合方法，例如，通過在CurveFit函數中使用平滑擬合選項。

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