QVector<QPointF> pointScan; pointScan.clear(); float fMaxXValue = 0; int nMaxXIndex = 0; for(int i = 0; i < configdata.m_Sounddata.m_chartXdata.size(); i++) { float showYvalue = (double)(configdata.m_Sounddata.m_chartXdata[i].m_GateInf.nAAmp) / dAllDataMaxWave; pointScan.append(QPointF(configdata.m_Sounddata.m_chartXdata[i].fScanPos[configdata.m_Task.nScanType] - configdata.m_Sounddata.m_ScanMaxDataPos[configdata.m_Task.nScanType], showYvalue)); if(fMaxXValue < showYvalue) { fMaxXValue = showYvalue; nMaxXIndex = i; } //m_seriesX->append(configdata.m_Sounddata.m_chartXdata[i].fScanPos[configdata.m_Task.nScanType] - configdata.m_Sounddata.m_ScanMaxDataPos[configdata.m_Task.nScanType], showYvalue); // X横轴是扫查轴的值 }将数据进行平滑处理

您可以使用平滑滤波方法对数据进行平滑处理。常见的平滑滤波方法包括移动平均法和加权平均法。下面是一个示例代码，使用移动平均法对pointScan中的数据进行平滑处理：

QVector<QPointF> smoothedPointScan;
smoothedPointScan.clear();

int windowSize = 3; // 平滑窗口大小，可以根据需要调整

for (int i = 0; i < pointScan.size(); i++) {
    float sumY = 0.0;

    // 计算窗口内数据的平均值
    for (int j = i - windowSize / 2; j <= i + windowSize / 2; j++) {
        if (j >= 0 && j < pointScan.size()) {
            sumY += pointScan[j].y();
        }
    }

    float smoothedY = sumY / windowSize;
    smoothedPointScan.append(QPointF(pointScan[i].x(), smoothedY));
}

// 使用smoothedPointScan进行后续操作
// ...

在上述示例中，我们定义了一个窗口大小为3的移动平均窗口，然后遍历每个数据点，计算窗口内数据的平均值作为平滑后的值。最后，将平滑后的数据保存在`smoothedPointScan`中供后续操作使用。您可以根据需要调整窗口大小来控制平滑程度。