在 Igor Pro 中,可以使用多種方法對數(shù)據(jù)進行平滑處理(Smoothing),以減少噪聲并提取趨勢。常見方法包括 Boxcar 平滑、Gauss 平滑、中值濾波 以及 Savitzky-Golay 濾波。
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1. Boxcar 平滑(滑動平均)
Boxcar 方法對數(shù)據(jù)進行簡單移動平均,適用于去除高頻噪聲:
Smooth 5, myWave
5 是平滑窗口大?。c數(shù))。
優(yōu)點:計算簡單,適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)。
缺點:會導致邊緣數(shù)據(jù)丟失,可能引入滯后效應。
2. Gauss 平滑(高斯濾波)
Gauss 平滑采用權重較高的中心值,對數(shù)據(jù)影響更小:
GaussSmooth 3, myWave
3 是平滑半徑(標準差)。
適用于:平滑度較高的曲線數(shù)據(jù),不易引入階躍效應。
3. 中值濾波(Median Filter)
適用于處理含有尖峰噪聲的數(shù)據(jù):
MedianSmooth 5, myWave
5 是窗口大小。
適用于:去除孤立的異常值(如脈沖噪聲)。
4. Savitzky-Golay 平滑(SG 濾波)
適用于保留信號形狀(如峰值):
SavitzkyGolay /W=5 /O myWave
/W=5 指定窗口大小(須為奇數(shù))。
適用于:需要同時平滑和保留趨勢信息的數(shù)據(jù)。
5. 自定義平滑(卷積)
如果需要更靈活的平滑方式,可以使用 Convolve 進行自定義濾波:
Make/D myKernel = {1, 2, 3, 2, 1} // 自定義核
Normalize myKernel // 歸一化
Convolve myWave, myKernel
可根據(jù)應用選擇不同的平滑核。
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