Analyse-functies
LabPlot ondersteunt een brede variëteit aan functies voor gegevensanalyse:
Interpolatie
Gladstrijken
Niet lineair fitten van krommen
Fourier-filteren
Allen kunnen toegepast worden op alle gegevens bestaande uit x- en y-kolommen. Toegang tot de analyse-functies loopt via het menu Analyse of het contextmenu van een werkblad. De nieuw gemaakte krommen kunnen aangepast worden (lijnstijl, symboolstijl, ) zoals elke andere x-y-kromme.

Interpolatie
Interpolatie van gegevens kan worden gedaan met verschillende algoritmen:
lineair
polynoom (als aantal gegevenspunten < 100)
derdegraads spline
derdegraads spline (periodiek)
Akima-spline
Akima-spline (periodiek)
Steffen spline (heeft GSL ≥ 2.0 nodig)
cosinus
exponentieel
stuksgewijs kubische hermite (eindige verschillen, Catmull-Rom, cardinaal, Kochanek-Bartels)
rationele functies
De interpolatiefunctie wordt berekend met het gegeven aantal n gegevenspunten en wordt geëvalueerd als:
functie
afgeleide
tweede afgeleide
integraal (beginnend vanaf nul)

Gladstrijken
Een aantal verschillende methoden voor gladstrijken worden ondersteund:
Lopend gemiddelde (centraal)
Lopend gemiddelde (achterblijvend)
Percentage-filter
Savitzky-Golay
Alle methoden van gladstrijken ondersteunen verschillende padding modi (constant, periodiek, spiegelen, dichtstbij, etc.) voor het begin en eind van de set gegevens. De lopende gemiddelden ondersteunen verschillende gewichtsfuncties (uniform, driehoekig, binomiaal, parabolisch, tricubic, etc.) die geselecteerd kunnen worden om de geselecteerde gegevenspunten te wegen afhankelijk van hun afstand.

Fitten van krommen
Lineair en niet-lineair fitten van krommen van gegevens kan worden gedaan met verschillende voorgedefinieerde fit-modellen (bijvoorbeeld polynoom, exponentieel, Gaussisch of aangepast) uit gegevens bestaande uit x- en y-kolommen met een optionele gewichtskolom. Met een aangepast model kan elke functie met een ongelimiteerd aantal parameters worden gebruikt voor fitten. De opties (aantal iteraties, tolerantie, aantal te fitten punten) kan worden gebruikt om het resultaat van het fitten te optimaliseren wat wordt getoond in de tekst van het resultaat.

Fourier-filter
Deze functie kan gebruikt worden om een Fourier-filter toe te passen op alle gegevens die bestaan uit x- en y-kolommen. Ondersteunde typen filters zijn:
Laag doorlaatfilter
Hoog doorlaatfilter
Banddoorlaatfilter
Band verwerpen (band blokkeren)
waar elk van hen de vorm kunnen hebben van
Ideaal
Butterworth (orde 1 tot 10)
Chebyshev type I of II (orde 1 tot 10)
Optimaal "L"egendre (orde 1 tot 10)
Bessel-Thomson (elke orde)
De afsnijwaarde(n) kunnen gespecificeerd worden in de eenheden frequentie (Hertz), fractie (0,0 to 1,0) of index van de gegevenspunten.

fouriertransformatie
Om een signaal vanuit het tijddomein naar het frequentiedomein te converteren of te wijzigen tussen andere geconjugeerde variablen zoals positie en momentum (k-ruimte) kan een discrete Fouriertransformatie worden toegepast. De volgende opties kunnen gebruikt worden om te voldoen aan wat nodig is:
windowfunctie (Welch, Hann, Hamming, etc.) om lekeffecten te vermijden
uitvoer (grootte, amplitude, fase, dB, etc.)
een- of tweezijdig spectrum met of zonder verschuiving
x-as schalen naar frequentie, index of periode