在Igor Pro中，使用濾波器去除數(shù)據(jù)噪聲通常涉及以下步驟。根據(jù)您的需求（如低通、高通、帶通濾波或傅里葉變換去噪），可選擇不同的方法：

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1. 使用內置濾波函數(shù)

低通/高通濾波（平滑噪聲）

Smooth 命令：

移動平均平滑，適合快速去噪。

Smooth [選項] 平滑點數(shù), 輸入波形, 輸出波形

// 示例：3點平滑

Smooth 3, noisyData, smoothedData

FilterFIR 或 FilterIIR：

更專業(yè)的有限脈沖響應(FIR)或無限脈沖響應(IIR)濾波器。

// 低通濾波示例（截止頻率=0.1，歸一化頻率）

FilterFIR /LO=0.1 noisyData, filteredData

Savitzky-Golay 濾波器

保留信號特征的同時平滑噪聲：

// 5點窗口，2階多項式擬合

Smooth /S=2 5, noisyData, sgFiltered

2. 傅里葉變換去噪（適合周期性噪聲）

對數(shù)據(jù)做FFT：

FFT noisyData

生成頻域波形（通常名為 FFT_noisyData）。

手動或自動去除高頻成分：

直接編輯頻域波形，將高頻部分置零。

或使用BandstopFilter去除特定頻率：

BandstopFilter noisyData, filteredData, lowFreq, highFreq

逆變換回時域：

IFFT FFT_noisyData

結果存儲在 IFFT_FFT_noisyData 中。

3. 使用WaveMetrics提供的插件

Multiprocess Filter：

通過菜單 Analysis → Multiprocess Filter 打開交互界面，選擇濾波器類型（如Butterworth、Chebyshev）和參數(shù)。

XOP Toolkit：

用戶可調用更專業(yè)的XOP插件。

4. 自定義濾波（如高斯濾波）

// 生成高斯核并卷積

Make /N=51 gaussKernel

gaussKernel = exp(-(x-25)^2 / (2*10^2))  // σ=10

Convolve noisyData, gaussKernel, filteredData

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