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使用 🌷 Origin 中的“多项式拟合”工具
步骤：1. 导入数据：将包含激光峰的原始数据导入 🐧 Origin 项 🐞 目中。
2. 选择数据选择：包 🦊 含激光峰的数据列 🌹 或区域。
3. 单击 🦊 “分析”选项 🌲 卡：在 Origin 顶 🌼 部菜单中。
4. 选 🦄 择“拟合”：在 🌻 “分”析下拉菜 🐋 单中。
5. 选 🕊 择“多 🌼 项式 🦈 拟合”：在“拟合”对话框中。
6. 设置多项式阶数：选择一个与激光峰 🐴 阶数相对应的阶数。通常，建议使用 2 或 🕷 阶多项式 3 。
7. 检查拟合查：看拟合曲 🐈 线是否与激光 🌼 峰形状相匹配。如果需要，可。以调整多项式阶数或使用不同的拟合算法
8. 减去拟合 💐 曲线：选择减去曲线“复选”框。
9. 单击“确 🦄 定 🐎 ”：执行拟合并减 🍀 去激光峰。
使用 🦈 Origin 中的“平滑 🐬 ”工具 🌲
步骤：1. 导入 🐋 数据：将包含激光峰 🦟 的原始数据导入 Origin 项目中。
2. 选择数据 🪴 选择：包含激光峰的数据列或区域。
3. 单击“处理”选项卡：在 Origin 顶部 🦄 菜单中。
4. 选择“平滑”：在“处 🐎 ”理 🐒 下拉菜单中 🦍 。
5. 选择平滑方 🦈 法选择：滤“SavitzkyGolay 波器”或“快速傅里叶变换滤波器 (FFT) 等方法”。
6. 设置平滑参数：输入平滑窗口 🐋 或截止频率 🐟 等参数。
7. 单击“确定”：执行平滑并 🦍 去除激光峰 🪴 。
其 💐 他注 🌼 意事项 🦈 ：
可以使用“平滑”工具去 🕊 除更宽的 🐠 激光峰，而“多 🦅 ”项式拟合更适用于较窄的峰。
尝试不同的平滑参数以获得最 🕷 佳去除 🐺 效果。
如果需要，可以结合使用多个 🐴 平滑 🐬 和拟合方法来获得更有效的结果 ☘ 。
在 Origin 中禁用速度模式 🐛
1. 打 🐟 开 Origin 客 🐎 户端。
2. 点击左上 🦆 角 🐋 的“Origin”菜 🐴 单。
3. 选择 🐠 “应用程 🐱 序设置”。
4. 在“应用程序”选项卡下 🌺 ，找“到”游戏 🦟 内部分。
5. 取消 🐎 选中“Speed Mode”复选框。
6. 点击“确定”保 🐧 存更改。
注意：如果“Speed Mode”复选 🌷 框灰色 🐳 且不可用，则表 🌸 示您的显卡不支持该功能。
禁用速 🌻 度模式可 🌳 能会 🕊 导致某些游戏性能下降。
某些游戏可能会自动启用速度模式。在 🐎 这种情况下，您。需要在游戏设置中手 🌿 动禁用它
方法 🕷 1：平滑 🦄 数据 🐬
1. 选 🌿 择包含 🌷 曲线的图 🦍 层。
2. 转 🐒 到“数据”菜单 > “平滑 🐅 数据”。
3. 选择平滑 🦄 方法（例如，“移动平均 🐳 ”或“萨维茨基戈莱法”）。
4. 调整平滑参数（例如，“窗口大小 🦆 ”或 🐞 “多项式阶数”）以平滑曲线并去掉小峰。
方法 2：使用贝塞 🕷 尔 🐶 工 🐡 具
1. 选择选择“工 🦄 具 🦈 ”（箭头）。
2. 选中曲 🐎 线上的小峰及其周围的数据点 🦋 。
3. 右 🌺 键单击并选择“转换为贝塞尔曲 🌼 线”。
4. 使用“选择工具”调整贝塞 🐛 尔曲线点的位置，以平滑曲线并 🦅 去掉小峰。
提示：平滑数据方法可以平 🐕 滑整个曲线，而贝塞尔工具方法可以更精确地控制曲线上的特定 🐡 点。
尝试不同的平滑方法和 🦅 参数，直到 🐳 获得 🦟 所需的结果。
可以 🐳 反复使用贝塞尔工具来进一步平滑曲线。
使用 OriginLab 中的峰 🐼 拟合和 🌴 去除工 🌺 具
1. 加载数据：在 🐝 Origin 中打开包含峰形数据的电子表格或文件。
2. 峰 🦍 拟 🦊 合 🦄 ：
选 🐕 择要拟 🐕 合的峰形 🦋 数据。
转到 🐼 “分析”>“峰 🌲 拟合”。
选择合适的峰形函数（例如高斯、洛伦 🐛 兹或福 💮 伊特）。
拟 🌷 合峰形，直 🌹 到达到满意 🐼 的拟合度。
3. 去除峰 🐠 ：
选 🐝 择拟合的峰形 🐵 。
右键单击并选择“设置峰 🕷 拟合”。
在“去 🪴 除峰”选项卡中 🌿 ，启“用从原 🦄 始数据中去除峰”。
单击 🦉 “确 🕷 定 💐 ”。
手动去除峰1. 放大峰放大 🦋 ：包 🌴 含不需要的峰 🐟 的区域。
2. 使用“删除 🐈 ”工具：选 🦋 “择编 🐬 辑删除”>“”。
3. 删除峰 🌾 ：用鼠标 🦈 拖动选择工具来选择不需要的峰。
4. 按下“删除”键：从原始数据中删除所选峰 🦊 。
使 🌾 用数学运 🐅 算
1. 创建新列创建：一个新的数 🐯 据列来存储去除了 🐋 峰后的数 🐼 据。
2. 减去峰拟合：在新列中使用以下公 💐 式：`原 🐴 始数据峰拟合 `。
3. 复制数据：将新列中的 🦄 数据复制回原始数 🌷 据 🌿 列，覆盖原始数据。
其他提示使用平滑或滤波功能来减少噪 🌷 声，从而 🌼 更容易去除峰 🌳 。
尝试不同的峰形函 🐒 数 🐠 ，以找到最适合数据的函数。
仔细检 🐳 查去除 🦊 峰后的数据，以 🐡 确保没有引入不必要的失真。