在 Igor Pro 中進(jìn)行異常值檢測(cè)和剔除，可以通過(guò)以下幾種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，具體方法取決于你對(duì)異常值的定義以及數(shù)據(jù)的特征。以下是幾種常見(jiàn)的方法來(lái)檢測(cè)和剔除異常值：

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1. 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的異常值檢測(cè)（Z-score 方法）

Z-score 是常用的異常值檢測(cè)方法，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的標(biāo)準(zhǔn)差距離來(lái)判定其是否為異常值。通常，Z-score 大于 3 或小于 -3 的數(shù)據(jù)點(diǎn)被認(rèn)為是異常值。

示例代碼：

// 假設(shè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 Waveform 變量 `data` 中

Waveform data = data  // 用數(shù)據(jù)替換

// 計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差

Variable mean = Mean(data)

Variable stdDev = StDev(data)

// 計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的 Z-score

Waveform zScores

Make/O zScores = (data - mean) / stdDev

// 設(shè)置 Z-score 閾值，超過(guò)此值的為異常值

Variable threshold = 3  // 閾值可以根據(jù)需求調(diào)整

Waveform filteredData

Make/O filteredData = Filter(zScores, Abs(zScores) < threshold)

// 顯示結(jié)果：filteredData 是剔除異常值后的數(shù)據(jù)

Display filteredData

解釋：

Mean(data) 和 StDev(data) 分別計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

zScores 存儲(chǔ)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的 Z-score。

Filter(zScores, Abs(zScores) < threshold) 用來(lái)過(guò)濾掉 Z-score 超過(guò)設(shè)定閾值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

2. 基于箱形圖的異常值檢測(cè)（IQR 方法）

箱形圖方法使用四分位數(shù)間距（IQR）來(lái)檢測(cè)異常值。通常，任何低于**四分位數(shù)（Q1）- 1.5 * IQR 或高于第三四分位數(shù)（Q3）+ 1.5 * IQR 的數(shù)據(jù)點(diǎn)被認(rèn)為是異常值。

示例代碼：

// 假設(shè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 Waveform 變量 `data` 中

Waveform data = data  // 用你的數(shù)據(jù)替換

// 計(jì)算四分位數(shù) Q1 和 Q3，以及 IQR（四分位數(shù)間距）

Variable Q1 = Percentile(data, 25)

Variable Q3 = Percentile(data, 75)

Variable IQR = Q3 - Q1

// 計(jì)算異常值的上下閾值

Variable lowerThreshold = Q1 - 1.5 * IQR

Variable upperThreshold = Q3 + 1.5 * IQR

// 剔除異常值

Waveform filteredData

Make/O filteredData = Filter(data, data >= lowerThreshold && data <= upperThreshold)

// 顯示結(jié)果：filteredData 是剔除異常值后的數(shù)據(jù)

Display filteredData

解釋：

Percentile(data, 25) 和 Percentile(data, 75) 分別計(jì)算數(shù)據(jù)的**和第三四分位數(shù)（Q1 和 Q3）。

IQR 是四分位數(shù)間距，lowerThreshold 和 upperThreshold 是檢測(cè)異常值的上下閾值。

Filter(data, data >= lowerThreshold && data <= upperThreshold) 用來(lái)過(guò)濾掉超出閾值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

3. 基于分位數(shù)的異常值檢測(cè)

此方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的分位數(shù)并根據(jù)某個(gè)閾值（通常為 1% 或 99% 分位數(shù)）來(lái)檢測(cè)異常值。超過(guò)這些分位數(shù)范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)被視為異常值。

示例代碼：

// 假設(shè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 Waveform 變量 `data` 中

Waveform data = data  // 用你的數(shù)據(jù)替換

// 計(jì)算數(shù)據(jù)的 1% 和 99% 分位數(shù)

Variable lowerPercentile = Percentile(data, 1)

Variable upperPercentile = Percentile(data, 99)

// 剔除異常值

Waveform filteredData

Make/O filteredData = Filter(data, data >= lowerPercentile && data <= upperPercentile)

// 顯示結(jié)果：filteredData 是剔除異常值后的數(shù)據(jù)

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何使用 Igor Pro 進(jìn)行異常值檢測(cè)和剔除的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問(wèn)題請(qǐng)聯(lián)系