在Igor Pro中計(jì)算數(shù)據(jù)的移動標(biāo)準(zhǔn)差（Moving Standard Deviation）可以通過以下方法實(shí)現(xiàn)。移動標(biāo)準(zhǔn)差能有效分析數(shù)據(jù)的局部波動性，常用于噪聲評估或趨勢分析。

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方法1：使用Smooth命令 + 自定義公式

Igor沒有直接的移動標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)，但可通過組合Smooth和循環(huán)計(jì)算實(shí)現(xiàn)：

// 假設(shè)輸入波形為wave0，窗口寬度為windowSize（奇數(shù)）

Wave wave0 = $"wave0"

Variable windowSize = 5  // 自定義窗口大?。ㄈ?點(diǎn)）

Variable i, halfWin = floor(windowSize/2)

Make/O/N=(numpnts(wave0)) movingStdDev = NaN

for(i = halfWin; i < numpnts(wave0) - halfWin; i++)

    WaveStats/Q/R=[i-halfWin, i+halfWin] wave0

    movingStdDev[i] = V_sdev  // V_sdev是WaveStats計(jì)算的局部標(biāo)準(zhǔn)差

endfor

方法2：利用MatrixOp快速計(jì)算（Igor 8+）

適用于較新版本，效率更高：

// 生成一個(gè)窗口矩陣并逐段計(jì)算

Function MovingStdDev(waveIn, windowSize)

    Wave waveIn

    Variable windowSize

    Variable numPoints = numpnts(waveIn)

    Make/O/N=(numPoints) stdDevOut = NaN

    MatrixOp/O tempMatrix = waveIn^2  // 平方值矩陣

    Smooth/B=(windowSize) windowSize, tempMatrix  // 移動平均平方值

    Smooth windowSize, waveIn  // 移動平均原始值

    stdDevOut = sqrt(tempMatrix[p] - (waveIn[p])^2)  // 標(biāo)準(zhǔn)差公式: sqrt(?x2? - ?x?2)

    return stdDevOut

End

方法3：使用SlidingWindow插件

安裝插件：

通過Igor的Procedure Window菜單 → Add Procedure → 加載SlidingWindow.ipf（需從WaveMetrics官網(wǎng)或論壇下載）。

直接調(diào)用函數(shù)：

SlidingWindow wave0, 5, "STDEV"  // 對wave0計(jì)算5點(diǎn)移動標(biāo)準(zhǔn)差

結(jié)果會自動生成新波形wave0_STDEV。

注意事項(xiàng)

窗口大?。盒铻槠鏀?shù)以確保對稱性。

邊界處理：

邊界點(diǎn)（如開頭/結(jié)尾的(windowSize-1)/2個(gè)點(diǎn)）無法計(jì)算，通常設(shè)為NaN。

使用/E=1選項(xiàng)（如WaveStats/Q/E=1）可擴(kuò)展邊界。

性能優(yōu)化：

對于長波形，方法2（MatrixOp）比循環(huán)更快。

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