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小伙伴试验数据遇到问题，找我们修正。于是有了这个采用 DataSmoothing （[工具][试验][编程] DataSmoothing: A Program for Data Smoothing [试验数据曲线平滑+降噪工具]） 联合OutlierRemoval（ [试验][软件][科研] OutlierRemoval: A Program for Removing the Abnormal Point of Your Test Data [试验数据异常点修正工具]）试验滞回曲线修正与平滑的案例。
- 原始滞回曲线
原始数据如下，发现许多毛刺点。
- OutlierRemoval毛刺点处理
采用OutlierRemoval处理毛刺点如下图
处理完毛刺点后滞回曲线如下图。由图可见，毛刺点修正后，曲线真实形状出现了。但是局部依然有许多锯齿，曲线不够平滑。
- DataSmoothing曲线平滑处理
采用DataSmoothing进一步对处理完毛刺点后的曲线进行平滑处理，如下图
DataSmoothing 参数1 修正结果
DataSmoothing 参数2修正结果
用户还可以调整其他参数，得到不同平滑度的曲线结果。
通过上述简单几步操作，就得到了漂亮的试验曲线。另外网站还提供了其他几款用于修正试验数据的工具，感兴趣的小伙伴可以看看：
NoiseRemoval：http://www.jdcui.com/?p=15046 该程序主要作用是，修正试验数据中的噪声，适合那些许多波动试验数据曲线。
OutlierRemoval：http://www.jdcui.com/?p=14365 该程序主要作用是，剔除数据中的异常点，毛刺点，跳跃点。数据中的这些异常点及毛刺点通常是因为采集仪器信号不稳定引起的。
Loop Modifier: http://www.jdcui.com/?p=12201 该程序主要用于根据试验的规律局部处理试验数据中的错误离散点。
SawtoothRemove: http://www.jdcui.com/?p=15493 该程序主要用于去除滞回曲线数据中的锯齿。
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