在 Igor Pro 中，時間序列數據處理是常見的數據分析任務，涵蓋數據預處理、可視化、分析以及信號處理等操作。以下是常用的方法和步驟：

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1. 導入時間序列數據

(1) 從文件導入

步驟：

選擇菜單 Data > Load Waves > Load General Text。

按提示導入時間數據列和對應的數值列。

如果時間數據是字符串格式，后續可以轉換為數值時間。

代碼示例：

LoadWave /D/O "data.txt"

(2) 手動創建時間序列

代碼示例：

Make/O/D/N=100 timeSeries  // 創建100個點

timeSeries = p * 0.1       // 時間間隔為0.1秒

2. 時間序列的預處理

(1) 時間格式轉換

如果時間是字符串（例如"2024-11-20 14:00"），可通過 StringToTime 函數轉換：

Wave timeStr  // 時間字符串波

Make/O/D timeNum

timeNum = StringToTime(timeStr)

(2) 數據插值

對于缺失或不規則時間點，可使用線性插值或樣條插值：

Interpolate2 timeSeries, dataWave, newTimeSeries, newDataWave, 2  // 樣條插值

(3) 數據平滑

使用平滑函數減少噪聲：

Wave smoothedData

Smooth /N=5 dataWave, smoothedData  // 窗口大小為5

或使用卷積工具：

Convolve dataWave, boxKernel, smoothedData

3. 可視化時間序列數據

基本繪圖：

Display timeSeries, dataWave

疊加多個數據波：

AppendToGraph otherDataWave

添加注釋：

TextBox/C="Event A" xPos, yPos

4. 時間序列的分析

(1) 頻譜分析

快速傅里葉變換 (FFT)：

Wave freq, spectrum

FFT timeSeries, freq, spectrum

繪制頻譜：

Display freq, spectrum

(2) 時間域統計

計算均值和標準差：

Variable meanValue = mean(dataWave)

Variable stdDev = stdev(dataWave)

(3) 趨勢提取

使用多項式擬合去除趨勢：

FuncFit poly2, dataWave, timeSeries, coeff

(4) 自動相關分析

計算自相關：

Wave autocorr

CorrFunc dataWave, dataWave, autocorr

5. 時間序列的信號處理

(1) 濾波

低通濾波：

FilterFIR /LOW dataWave, filteredData, cutoffFrequency

高通濾波：

FilterFIR /HIGH dataWave, filteredData, cutoffFrequency

(2) 差分操作

計算時間序列的一階差分：

Wave diffData

diffData = diff(dataWave)

(3) 小波變換

Igor 支持小波變換，適用于多分辨率時間序列分析：

WaveletTransform dataWave, waveletResult, "Morlet"

6. 時間序列的模型擬合

Igor 支持線性和非線性擬合，可用來建立時間序列模型：

線性擬合：

FuncFit line, dataWave, timeSeries, coeff

非線性擬合：

FuncFit customFunc, dataWave, timeSeries, coeff

7. 動態時間序列分析

對于動態時間序列數據，例如滑動窗口統計，可通過循環或 Igor 的宏腳本實現：

Wave slidingMean

Variable windowSize = 10

for (i = 0; i < numpnts(dataWave) - windowSize; i += 1)

    slidingMean[i] = mean(dataWave[i, i + windowSize - 1])

endfor

8. 處理大型時間序列

對于大數據集，建議使用 Igor 的 chunked processing 功能：

ProcessChunks/O dataWave, resultWave, myChunkProcessor

編寫 myChunkProcessor 函數以處理每個數據塊。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的Igor Pro的時間序列數據如何進行處理，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系。