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文档简介

A,1,OriginPro8.0信号处理,A,2,信号处理,平滑处理滤波处理傅立叶分析小波分析,A,3,信号处理平滑,A,4,信号处理平滑,平滑处理,A,5,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,A,6,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,A,7,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,A,8,信号处理平滑,Savitzky-Golay法,用于多项式回归的多项式次数,A,9,分位值,信号处理平滑,分位数滤波,A,10,剪切比例,信号处理平滑,FFT滤波,A,11,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,A,12,信号处理滤波,滤波类型,A,13,信号处理滤波,A,14,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(DiscreteFourierTransform,DFT)，而快速傅里叶变换(FastFourierTransform,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。Origin8.0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(InverseFourierTransform),短时傅里叶变换(Short-TimeFourierTransform)等。,信号处理傅立叶分析,A,15,信号处理傅立叶分析,快速傅立叶变换快速傅立叶逆变换短时傅立叶变换卷积运算去卷积运算一致性分析相关性分析希尔伯特变换,
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