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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