Funciones de análisis
LabPlot admite una amplia variedad de funciones de análisis de datos:
Interpolación
Difuminado
Ajuste de curva no lineal
Filtro de Fourier
Las funciones de análisis pueden accederse usando el menú análisis o una hoja de trabajo. Las curvas recién creadas pueden personalizarse (estilo de línea, estilo de símbolo, ) como cualquier otra curva x-y.

Interpolación
La interpolación de datos puede hacerse con diversos algoritmos:
lineal
polinomial (si el número de puntos de datos < 100)
spline cúbica
spline cúbica (periódica)
spline de Akima
spline de Akima
spline de Steffen (necesita GSL ≥ 2.0)
coseno
exponencial
Hermite cúbica a trozos (diferencias finitas, Catmull-Rom, cardinal, Kochanek-Bartels)
funciones racionales
La función de interpolación se calcula con el número n proporcionado de puntos de datos y se evalua como:
función
derivada
segunda derivada
integral (comenzando desde cero)

Difuminado
Se admiten varios modos diferentes de difuminado:
Movimiento medio (central)
Movimiento medio (retrasado)
Filtro de percentil
Savitzky-Golay
Todos los métodos de difuminado admiten varios modos de relleno (constante, periódico, espejo, más cercano, etc.) para el principio y final del archivo de datos. Las medias móviles admiten varios funciones de peso (uniforme, triangular, binomial, parabólica, tricúbica, etc.) que pueden seleccionarse al peso de los puntos de datos seleccionados dependiendo de su distancia.

Ajuste de curvas
El ajuste de datos de curvas lineales y no lineales puede hacerse con varios modelos de ajuste predefinidos (por ejemplo, polinimial, exponencial, gaussiano o personalizado) a datos que consisten en columnas x- e y- con una columna opcional de peso. Con un modelo personalizado cualquier función con un número ilimitado de parámetros puede usarse para el ajuste. Las opciones (número de ieraciones, tolerancia, número de puntos ajustados) puede usarse para oprimizar el resultado ajustado que se muestra en el texto de resultados.

Filtro de Fourier
Esta función puede usarse para aplicar un filtro de Fourier a cualquier dato que consista en columnas x- e y-. Los filtros implementados son:
Paso bajo
Paso alto
Paso banda
Rechazo de banda (bloqueo de banda)
donde cualquiera de ellos puede tener el formato
Ideal
Butterworth (orden 1 a 10)
Chebyshev tipo I o II (orden 1 a 10)
"L"egendre optimo (order 1 to 10)
Bessel-Thomson (cualquier orden)
Los valores de corte pueden especificarse en las unidades de frecuencia (Hercio), fracción (0.0 a 1.0) o índice de los puntos de datos.

Transformada de Fourier
Para convertir una señal desde tiempo al dominio de frecuencia o para cambiar entre otras variables conjugadas, como posición y momento (espacio-k), puede aplicarse una transformada discreta de Fourier. Se pueden usar las siguientes opciones para ajustarse a las propias necesidades:
función de ventana (Welch, Hann, Hamming, etc.) para evitar efectos de fuga
salida (magnitud, amplitud, fase, dB, etc.)
espectro de uno o dos lados con o sin desplazamiento
eje x escalado a frecuencia, índice o periodo