Igor pro软件采样率不一致的数据如何统一处理？

在 Igor Pro 中处理采样率不一致的数据（例如多个数据波形采样间隔不同），可通过插值、重采样或对齐处理将它们统一到相同的时间轴或采样点数。以下是常用方法：

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一、理解采样率差异的表现

不同波形的 X 轴（时间轴）步长不同；

数据点数量不同；

难以直接比较、叠加或做频谱分析。

因此，统一采样率的本质是：将多个波形“映射”到同一 X 轴坐标系统中。

二、常用处理方式

方法 1：插值重采样到统一时间轴

创建统一的时间基准波形：

Make/O/N=1000 timeBase = p * 0.01  // 每个点间隔 0.01，共 1000 点

对每个数据波形插值：

Interpolate2 /X=sourceX /Y=sourceY /X2=timeBase interpY

sourceX 是原始时间轴；

sourceY 是原始数据；

interpY 是重采样后的数据。

这样，不同采样率的数据就都转换成以 timeBase 为横轴的统一格式了。

方法 2：直接插值函数（Interp / Interpolate2）

如果只有数据波形（没有显式 X 轴），Igor 默认 X 轴是点索引，可手动生成时间轴后再插值。

示例：

// 假设 waveA 步长为 0.02，waveB 为 0.01

SetScale/P x, 0, 0.02, "s", waveA

SetScale/P x, 0, 0.01, "s", waveB

// 创建统一时间轴

Make/O/N=500 timeBase = p * 0.01

// 重采样 A 和 B

Interpolate2 /X2=timeBase /Y=waveA interpA

Interpolate2 /X2=timeBase /Y=waveB interpB

方法 3：使用 FFT 前统一采样率

若后续要做频域分析，采样率须一致。建议先用插值方法统一时间轴再做傅里叶变换。

方法 4：粗略对齐

如果不要求完全匹配，只想同步趋势：

用 Redimension 对波形强制调整点数；

或者将高采样率数据平均降采样到低采样率。

示例：

// 以 5 点为一组平均

Smooth/B=5 waveHighRes, waveLowRes

三、注意事项

插值可能会引入误差，特别是在信号变化剧烈时；

降采样时建议先低通滤波（防止混叠）；

如果采样时间点本身不规则（非等间距），可考虑样条插值（SplineFit）更平滑。

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