在 Igor Pro 中處理缺失數據可以通過以下幾種方法實現。Igor Pro 提供了一些內置函數和方法來標記、忽略、填補或插值缺失的數據。以下是一些常用方法：

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1. 使用 NaN 表示缺失數據

在 Igor Pro 中，可以使用 NaN（Not a Number）來標記缺失數據。大部分分析函數會自動忽略 NaN 值，從而避免干擾計算結果。

// 將某些數據點設為 NaN

Function SetMissingData(wave)

    Wave wave

    Variable i

    for (i = 0; i < DimSize(wave, 0); i += 1)

        if (wave[i] < 0)   // 假設負數表示異常值

            wave[i] = NaN  // 將異常值設為 NaN

        endif

    endfor

End

2. 忽略缺失數據

很多 Igor Pro 函數默認會忽略 NaN 值。例如，Mean、StdDev 等函數會自動跳過 NaN 數據點，可以直接用于含有缺失值的波形。

// 計算波形的均值，自動忽略 NaN 值

Variable meanValue = Mean(wave)

3. 使用插值方法填補缺失數據

Igor Pro 提供了內置插值函數 Interpolate2，可以對數據進行線性插值或樣條插值，填補 NaN 值所代表的缺失數據。

// 使用線性插值填補 NaN 數據

Function FillMissingData(wave)

    Wave wave

    Interpolate2 wave, NaN, 0  // 填補 NaN，0 表示線性插值

End

如果需要更復雜的插值，可以使用樣條插值，將 Interpolate2 的*后一個參數設為 1。

// 使用樣條插值填補 NaN 數據

Function FillMissingDataWithSpline(wave)

    Wave wave

    Interpolate2 wave, NaN, 1  // 1 表示樣條插值

End

4. 移除缺失數據

在某些情況下，可以直接移除包含缺失數據的點，以免對分析結果造成影響。

// 創建一個新的波形，移除 NaN 數據

Function RemoveMissingData(wave)

    Wave wave

    Variable n = 0

    Make/O/N=DimSize(wave, 0) wave_noNaN  // 創建一個新波形

    Variable i

    for (i = 0; i < DimSize(wave, 0); i += 1)

        if (Numtype(wave[i]) != 2)        // 確保數據點不是 NaN

            wave_noNaN[n] = wave[i]

            n += 1

        endif

    endfor

    Redimension/N=(n) wave_noNaN           // 重新調整新波形的大小

End

5. 使用統計方法替換缺失數據

可以用均值、中位數等統計值來填補缺失數據。

// 使用均值填補 NaN 數據

Function ReplaceMissingDataWithMean(wave)

    Wave wave

    Variable meanValue = Mean(wave)       // 計算均值

    Variable i

    for (i = 0; i < DimSize(wave, 0); i += 1)

        if (Numtype(wave[i]) == 2)        // 檢測 NaN

            wave[i] = meanValue           // 替換為均值

        endif

    endfor

End

6. 使用更復雜的方法（如插值和平滑）

對于較復雜的數據集或缺失模式，使用自定義插值方法、濾波或平滑算法可能更為合適。這些方法可以幫助生成更平滑的填補結果，避免因為缺失數據填補而引入過多的誤差。

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