先問尖峰在哪一層消失
現場曾出現尖峰，趨勢卻平滑，先沿感測器、輸入模組、PLC計算、採集保存與圖表顯示找它在哪一層消失。數位濾波、低頻保存及畫面抽點都可能改變外觀，不能只看到平滑線就斷定現場沒有瞬間事件。
本篇所稱原始資料，是在明確取得位置保存、尚未經本次後處理的資料，不代表完全沒有硬體濾波。若感測器或模組已濾掉某段頻寬，後端保留未再濾波的數字也不能恢復先前遺失的資訊。
先記量測點、取樣週期、量程、品質、前端濾波及保存方式。再記後處理演算法、窗口、初始化、時間對齊及版本。沒有這些條件，即使保留了一個最高值，也無法判斷它來自真實變化、雜訊或處理錯誤。
適用於離線分析與資料追溯。實際控制或保護是否使用濾波值需依控制設計，不應為了看見尖峰就任意取消硬體保護或改變正式控制的濾波。本文不宣稱任何尖峰都是故障。
用五個點看平均如何降低尖峰
教學序列為10、10、50、10、10，五點平均為18。原始樣本最大值50，但這一窗口的平均只剩18；若報表只保存平均，後續無法知道尖峰原本多高或出現在哪一個點。平均不是錯，它回答的是另一個問題。
若改用三點中位數，孤立的50在鄰近10與10之間可能被替成10。這對某些脈衝雜訊很有效，但真實短暫衝擊也可能被消除。選擇方法前先定義你要保留哪種動態，而不是只比較處理後是否平滑。
移動窗口還有時間延遲與對齊問題。尾隨平均使用當前及過去點，置中平均需要未來點；兩者在圖上的時間標籤與可即時使用性不同。記錄採用哪種，不把置中離線結果當成現場當時就能知道的值。
對同一段原始資料，同時列出原值、處理值與窗口範圍，先手算一兩個點。若公式與圖對不上，檢查邊界補值、窗口是否已填滿、缺值如何處理，以及時間戳是不是代表窗口末端。
完成本例應能重算出平均18，並從原始序列找到50的位置。只在圖例寫「已濾波」不足以追溯，至少要知道濾波方法與當時參數。
分層保存原始與衍生結果
原始資料保留不可混淆的資料集識別與取得條件，衍生結果另存演算法版本及來源範圍。若重算新濾波，不覆蓋舊結果而失去已發布報表的依據；可保留版本，或保留足夠原始資料與固定算法以供重現。
資料量大時可用分層保存：短期高解析資料、長期統計摘要及事件觸發的前後窗口。這是容量與追溯取捨，保留哪些由需求決定。若只長期存平均，應在文件明寫不能追查該期間短尖峰，而不是宣稱仍有完整歷史。
觸發保存時包含尖峰前後資料、來源品質與設定，避免只留觸發後一點。環形緩衝容量、寫入速度與連續觸發情況都要評估；觸發時資料被下一事件覆蓋，就算有檔名也不代表保留成功。
每個摘要可保留最小、最大、平均、有效數與相應時間，但要知道摘要仍不等於完整波形。兩段波形可能有相同最小最大平均，卻有不同持續時間與先後，不能由幾個摘要值逆推出唯一原始訊號。
NI峰值檢測資料說明，取樣、前端抗混疊及峰值方法都會影響結果。本文用它提醒分析鏈的限制，具體硬體頻寬與濾波特性仍須查所用設備文件，不從一張趨勢圖推測所有前端設定。
查尖峰時保留反證而非先刪除
看到單點異常先查是否飽和、品質無效、通訊解析或時間錯置，再與獨立量測、負載事件及鄰近通道對照。短尖峰可能是製程事件也可能是量測問題，不能只因其他點平穩就自動刪除。
如果判定某點應排除，保存原值、排除理由、規則版本與影響結果。可在分析層標記不納入某項統計，但原始層仍保留證據。直接把50改成10，未來工程師會無法知道曾有需要查證的事件。
圖表縮放時也查資料抽點策略。把一萬點顯示成一千像素，單純每十點取一點可能錯過尖峰；用區間極值呈現可保留某些峰值特徵，但仍須告知顯示是摘要，不能等同每個像素都是一筆原始量測。
驗收以已知短脈衝、階躍、平穩訊號、缺值及連續尖峰作離線案例。比較原始峰值、處理峰值、位置與延遲，確認保存檔能被另一套查詢讀回。未實際測過的硬體頻率響應另列待驗證。
完成後從任一顯示尖峰或被排除點，可以追到原始資料、品質與處理版本。若只能解釋「軟體自動平滑」，代表追溯鏈還不完整。
若由尖峰觸發保存波形，觸發來源必須另行確認。假如觸發條件讀的是已被平滑的數值，尖峰可能在存檔之前就消失，最後連證據窗口都沒有。可在離線資料中同時比較原始路徑與處理路徑的觸發結果，記下前後保留時間及樣本數。存檔完成後再檢查序號、時間間距與遺失筆數；一個可開啟的檔案並不表示整段波形完整。
練習與常見問題
練習：四個樣本為2、2、14、2，整窗平均5，樣本最大14。若只保存5，能否算出尖峰是14？不能，其他序列也可能平均5。至少保留所需波形或明確摘要，並說明能回答哪些問題。
失敗時先查尖峰是否在取得前就已被濾除，再查保存與顯示層。後端放大曲線或增加小數位無法補回未曾取樣的訊號，應按目的重新評估採集能力。
問：濾波後峰值變低一定是程式錯嗎？答：可能是方法預期效果，要核對需求與公式。
問：原始值就等於真實物理峰值嗎？答：受前端頻寬、取樣與量測品質限制。
問：只存最大值足夠嗎？答：可保留一項極值資訊，無法取代完整時序。
問：疑似雜訊可直接刪嗎？答：先保留原始與判定依據，在分析層明確標記處理。
參考：NI Peak Detection Using LabVIEW and Measurement Studio：峰值處理與資料取得條件的關係。