在工程测试中，信号往往伴随着各种干扰成分，这些干扰成分包括但不限于噪声、非线性、非平稳性和非光滑性等。这些干扰的存在，对于后续的信号分析与处理会带来误差甚至错误。为了有效提取信号中的有用特征信息，就需要对测试数据进行信号预处理。信号预处理的核心目的，是消除或者抑制干扰成分对信号分析的影响，从而确保分析的准确性和效率。
在本篇文章中，作者麻成标利用MATLAB软件及其内置的smooth函数，对压力自动控制系统的测试样本进行了平滑处理。通过比较smoooth函数中的不同平滑方法对测试数据的处理效果，最终确定了最适合该自动压力控制系统测试数据的平滑方法类型。这个过程为后续的信号分析奠定了基础。
MATLAB是一种功能强大的工程计算软件，已被广泛应用于多个工程技术领域。它的一大优势在于它提供大量的专门开发的工具箱，这些工具箱可以高效解决工程测试、自动控制、通信和测试等问题。MATLAB中的smooth函数提供了多种不同的平滑方法，这些方法可以应用在不同类型的工程测试数据上，以达到平滑曲线、抑制噪声的目的。
平滑和滤波是信号预处理中常见的两种方法。它们的目的都是消除测试样本中的噪声，以获取期望的特征信号。在数据处理的本质上，平滑和滤波是一致的。平滑主要是在时域上进行，侧重于对曲线进行光滑化处理；而滤波则是在频域上进行，侧重于过滤信号中的特定谐波分量。这两种方法在数字信号处理领域已经成为独立的分支，并且被广泛应用于图像处理、通信、控制和测试等领域。尤其是在动态测试数据处理中，它们的作用尤为显著。
在处理工程测试信号时，选择合适的信号预处理方法至关重要，因为它直接关系到工程测试研究工作的顺利进行与否。正确的预处理方法能够有效消除或抑制干扰成分的影响，从而确保后续的信号分析和处理不会受到干扰信号的误导。
由于文章内容被OCR扫描转换，可能存在一些识别错误和漏识别的情况，但是我们通过上下文的关系，能够较为准确地理解文章的意思。文章的作者麻成标，来自中国铁建重工集团有限公司，是一位具有大学本科学历和丰富经验的工程师。他主要负责工程机械产品研究及数据分析工作。本文发表在《企业技术开发》第32卷第16期中，属于专业指导和技术开发领域的内容。
MATLAB在工程测试信号平滑处理中的应用，为测试数据的分析和处理提供了强有力的工具和方法。通过对测试数据的预处理，可以有效地提取信号的特征信息，并为后续的分析工作奠定坚实的基础。随着数字信号处理技术的不断发展，这些方法和技术在工程测试中的应用将会越来越广泛，效果也会越来越显著。
