在 Igor Pro 中，處理缺失數據可以通過以下幾種方法實現，具體方法取決于數據的格式、處理目的和需要的分析結果。以下是一些常見的策略和實現方式：

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1. 標記缺失數據

Igor Pro 使用特殊值（如 NaN 或空值）表示缺失數據：

插入 NaN：如果某些數據點缺失，可以用 NaN 替代。這可以通過手動或腳本方式實現：

Wave A

A[5] = NaN

NaN 會在計算中自動忽略，但可能影響某些繪圖或統計操作。

2. 插值填補缺失值

使用插值方法對缺失數據進行估算和填補：

線性插值：通過 Igor 的內置函數 Interpolate 對缺失數據進行線性插值：

Interpolate/B=1 waveName

其中 /B=1 表示線性插值。

多項式或樣條插值：適合更復雜的曲線，可使用高階多項式或樣條函數進行插值。

3. 刪除缺失數據點

如果不需要保留缺失數據，可以將其從波中移除：

手動移除：使用 Igor 的圖形界面，在表格或波形編輯器中直接刪除。

腳本移除：編寫腳本過濾掉 NaN 值：

Duplicate/O waveName, filteredWave

RemoveValues filteredWave, NaN

RemoveValues 會移除所有帶 NaN 的數據點。

4. 填充缺失值為特定值

用一個常數替換缺失值，例如填充為 0：

Wave A

ReplaceValue A, NaN, 0

5. 數據處理時自動忽略缺失值

某些 Igor Pro 的函數會自動忽略 NaN 數據：

統計分析：例如，StatsWave 函數計算均值或標準差時會跳過 NaN。

StatsWave/A=0 waveName

繪圖：當波形中包含 NaN 時，繪圖會自動斷開顯示，但不會報錯。

6. 可視化缺失數據

為了更好地定位和檢查缺失數據，可以在圖形中突出顯示：

使用條件顏色標記：在繪圖中為缺失數據點使用特殊顏色或符號標記：

ModifyGraph Marker(A[NaNIndexes])=8, MarkerColor(A[NaNIndexes])=RGB(255,0,0)

7. 處理：自定義插值或預測

自定義函數：如果插值方法需要更多定制，可以用 Igor 的函數定義缺失值處理邏輯。

數據預測：使用 Igor 的擬合工具（如非線性擬合或 FFT）對整體數據建模，預測缺失值。

8. 結合 Igor Pro 的數據分析工具

Chunked 數據處理：如果數據集過大，缺失值可能影響性能，可使用 Igor 的 Chunk 功能逐塊處理數據。

多波分析：如果有多波數據，使用交叉分析補充缺失點。

示例腳本：自動處理缺失值

Function HandleMissingData(waveName)

    Wave waveName

    // 標記缺失值

    ReplaceValue waveName, NaN, -999

    // 線性插值

    Interpolate/B=1 waveName

    // 輸出處理結果

    Print "Missing data handled in", waveName

End

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