在 Igor Pro 中,填補缺失數(shù)據(jù)(Missing Data)的方法取決于數(shù)據(jù)的特性和分析需求。常見填補方式包括插值、均值填充、鄰近值填充等。
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1. 使用插值填補缺失數(shù)據(jù)
插值方法適用于 數(shù)值變化平穩(wěn) 的數(shù)據(jù),可選擇線性、樣條等插值方法:
Interpolate2 2, myWave
2 代表線性插值(3 為三次樣條插值)。
適用于數(shù)據(jù)中有序缺失的情況,如時間序列數(shù)據(jù)。
如果想要手動插值:
Interp myWave, myNewWave, mode=2
mode=2 代表線性插值,mode=3 代表樣條插值。
2. 用均值填補(適用于隨機缺失)
如果數(shù)據(jù)缺失是隨機的,可以用均值填充:
Variable meanValue = mean(myWave)
myWave[isnan(myWave)] = meanValue
mean(myWave) 計算均值。
isnan(myWave) 找出 NaN 位置并填充。
3. 用前后鄰近值填補
對于序列數(shù)據(jù),使用前后值填補:
myWave[isnan(myWave)] = myWave[p-1] // 用前一個值填充
或者:
ReplaceNaNs myWave
自動用前后數(shù)值填補 NaN。
4. 用移動平均填補
Smooth 5, myWave
適用于平滑過渡的缺失值填補。
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