在 Igor Pro 中處理 非均勻采樣 的數據時，您可以使用插值、重采樣或直接處理非均勻坐標系的方法來進行分析和繪圖。以下是詳細步驟和技巧：

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1. 直接處理非均勻采樣數據

(1) 使用 WaveEditor 直接處理非均勻 X 坐標

步驟:導入數據后，選擇 Data > WaveEditor。

將 X 軸設置為非均勻波形 (Explicit X Wave)：在 WaveEditor 中，創建一個獨立的 X 軸波形（如 xWave），表示非均勻采樣的時間點或位置。

然后將 xWave 分配給您的數據波形 (如 yWave) 的 X 軸。

使用以下命令關聯 X 軸和 Y 軸波形：

SetScale/I x, xWave, yWave

(2) 繪圖非均勻數據

使用 Display 命令繪圖時，Igor Pro 會自動識別非均勻 X 軸：

Display yWave vs xWave

2. 插值 (Interpolation) 處理非均勻數據

(1) 使用 Interp2 進行插值

適用場景: 當您需要將非均勻數據轉換為均勻采樣時。

示例:

Interp2 xWave, yWave, uniformYWave, 0, 10, 0.1

xWave 和 yWave 是非均勻采樣數據。

uniformYWave 是插值后的均勻采樣數據。

0, 10 是插值范圍，0.1 是均勻步長。

(2) 使用 Spline 插值

如果需要平滑插值，可以使用樣條插值:

Spline xWave, yWave, uniformYWave, 0, 10, 0.1

3. 重采樣 (Resampling) 非均勻數據

(1) 使用 Resample 命令

適用場景: 當數據過多或分布不均時，通過重采樣簡化數據。

示例:

Resample yWave, newYWave, factor=2

factor=2 表示采樣率減少一半。

4. 使用 FFT 處理非均勻數據

問題: FFT 只能處理均勻采樣數據。

解決方案: 先插值再做 FFT：

Interp2 xWave, yWave, uniformYWave, 0, 10, 0.1

FFT uniformYWave

5. 直接分析非均勻數據的方法

(1) 計算非均勻采樣的頻譜 (Lomb-Scargle Periodogram)

適用場景: 非均勻時間序列的頻譜分析。

示例:

WaveStats/Q yWave vs xWave

使用 WaveStats 計算統計特征，后續可用自定義腳本計算 Lomb-Scargle 周期圖。

6. 使用 Igor Pro 腳本處理非均勻數據

編寫腳本批量處理非均勻采樣數據，以下是示例代碼:

Function ProcessNonUniformData()

    Make/O xWave = {0.1, 0.4, 0.9, 1.7, 3.0}

    Make/O yWave = {2, 4, 6, 8, 10}

    // 插值為均勻數據

    Interp2 xWave, yWave, uniformYWave, 0, 3, 0.5

    Display uniformYWave vs xWave

End

運行腳本: 輸入 ProcessNonUniformData() 并回車。

7. 注意事項

避免直接均勻化: 如果非均勻特征很重要，不要直接插值或重采樣。

優先使用顯式 X 波形: 通過 SetScale/I 保留非均勻特性。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何在Igor Pro中處理非均勻采樣的數據的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系15301310116（微信同號）。