在 Igor Pro 中，時間序列數(shù)據(jù)處理是常見的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)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(dǎo)入時間序列數(shù)據(jù)

(1) 從文件導(dǎo)入

步驟：

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

按提示導(dǎo)入時間數(shù)據(jù)列和對應(yīng)的數(shù)值列。

如果時間數(shù)據(jù)是字符串格式，后續(xù)可以轉(zhuǎn)換為數(shù)值時間。

代碼示例：

LoadWave /D/O "data.txt"

(2) 手動創(chuàng)建時間序列

代碼示例：

Make/O/D/N=100 timeSeries  // 創(chuàng)建100個點

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

2. 時間序列的預(yù)處理

(1) 時間格式轉(zhuǎn)換

如果時間是字符串（例如"2024-11-20 14:00"），可通過 StringToTime 函數(shù)轉(zhuǎn)換：

Wave timeStr  // 時間字符串波

Make/O/D timeNum

timeNum = StringToTime(timeStr)

(2) 數(shù)據(jù)插值

對于缺失或不規(guī)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(shù)據(jù)平滑

使用平滑函數(shù)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(shù)據(jù)

基本繪圖：

Display timeSeries, dataWave

疊加多個數(shù)據(jù)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(tǒng)計

計算均值和標(biāo)準(zhǔn)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(guān)分析

計算自相關(guān)：

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(tài)時間序列分析

對于動態(tài)時間序列數(shù)據(jù)，例如滑動窗口統(tǒng)計，可通過循環(huán)或 Igor 的宏腳本實現(xiàn)：

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(shù)據(jù)集，建議使用 Igor 的 chunked processing 功能：

ProcessChunks/O dataWave, resultWave, myChunkProcessor

編寫 myChunkProcessor 函數(shù)以處理每個數(shù)據(jù)塊。

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