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信号处理 平滑处理 滤波处理 傅立叶分析 小波分析 信号处理 ——平滑 信号处理 ——平滑 信号处理 ——傅立叶分析 傅里叶分析是将信号分解成不同频率的正弦函数进行叠加，是信号处理中最重要、最基本的方法之一。对于离散信号一般采用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)，而快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT )则是离散傅里叶变换的一种快速、高效的算法。正是由于有了快速傅里叶变换，傅里叶分析才被广泛应用于滤波、卷积、频域分析和功率谱估计等方面。Origin 8.0的快速傅里叶变换包括快速傅里叶变换(FFT)、反向傅里叶变换(Inverse Fourier Transform) ,短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform)等。 Origin Pro 8.0 ——信号处理 平滑处理 信号处理 ——平滑 显示图例 输入数据设置 平滑所使用的算法 窗函数所包含的数据点个数 边界条件 输出位置 信号处理 ——平滑 相邻平均法：对相邻几个数据计算算术平均值 Savitzky-Golay法：对局部数据进行多项式回归。能有效保留数据的原始特征，建议首选 分位数滤波：对局部数据计算一个指定的分位值，将原始数据替换为这个分位值。适合于具有脉冲特征的信号平滑 FFT滤波：基于快速傅立叶变换的低通滤波算法。通过滤除掉高频信号来实现曲线的平滑 信号处理 ——平滑 相邻平均法 加权平均 零边界条件 反射边界条件 重复边界条件 周期边界条件 外差边界条件 信号处理 ——平滑 Savitzky-Golay法 用于多项式回归的多项式次数 分位值 信号处理 ——平滑 分位数滤波 剪切比例 信号处理 ——平滑 FFT滤波 信号处理 ——平滑 根据数据特点，选好合适的算法，并设置好合适的参数后，就可以 从预览窗口，看到平滑的效果了。 选择合适的输出位置 信号处理 ——滤波 低通滤波 高通滤波 带通滤波 带阻滤波 门限滤波 滤波类型 信号处理 ——滤波
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