普通的“smooth.m”在平滑时间序列时可能会产生伪影，特别是在估计低阶时间导数时。而“powersmooth.m”函数解决了这个问题，能够有效平滑时间序列，并精确估计无噪声动态的前n个时间导数。该函数利用二次规划同时最小化(i)原始噪声时间序列与平滑曲线的残差，以及(ii)平滑曲线的第(n+1)次时间导数。用户需要指定噪声时间序列(vec)、所需的阶数n和正则化权重（权重）。