示例：线性趋势消除
利用 detrend 函数可从使用最小二乘最佳拟合线的数据中接近并移除线性趋势。
1. 定义一个指数信号。
2. 绘制指数信号的图像。
3. 使用 whiten 函数向信号添加白噪声。
4. 绘制原始信号和噪声信号的图像。
5. 将 detrend 函数应用于噪声污染信号。
6. 绘制原始函数和趋势消除的函数的图像。
可通过查看移除趋势前后的最小二乘线来进一步验证线性趋势是否消失了。
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总是会出现一下情形。detrend 的输出是一个矢量，该矢量的最小二乘线是通过原点的水平线，即，斜率和截距几乎均为 0。
detrend 的影响是，已将均值从输入数据移除，查看移除趋势前后的 DC 项即可看到这一点。
8. 使用 dft 函数来计算移除趋势前后的 DC (第一个) 项。
通常，在进行平滑操作之前，将使用 detrend 函数执行简单的“预处理”任务。如上所述，在进行谱估计时，趋势消除通常也是很有用的第一步操作。