编辑“︁过冲”︁（章节）

==数学==
[[File:Sine integral.svg|thumb|[[三角积分|正弦積分]]可以用來表示过冲]]
{{main|吉布斯现象}}
在函數近似時，过冲也是用來描述近似品質的一個特點。若一函數（例如方波）用許多函數的和（例如[[傅里叶级数]]或是[[正交多項式]]展開）來表示時，在原函數轉折的部份可能就會有过冲、下沖及[[振鈴]]的情形。若多項式的項次越多，近似函數和原函數的偏差也會減緩。不過近似項次越多，振盪週期會變長，但其振幅卻不會改變<ref name=Folland>
{{cite book
|author=Gerald B Folland
|title=Fourier analysis and its application
|pages=60–61
|year= 1992
|publisher=Wadsworth: Brooks/Cole
|location=Pacific Grove, Calif.
|isbn=0-534-17094-3
|url=http://worldcat.org/isbn/0-534-17094-3}}
</ref>，這就是[[吉布斯现象]]。在[[傅里叶变换]]中，這可以用在一定頻率以下的函數近似[[阶跃函数]]來表示，結果會得到[[三角积分|正弦積分]]。可以用和[[Sinc函数]]的卷積來表示，在[[信號處理]]中，這是[[低通滤波器]]。