在 Igor Pro 中處理時間序列數據中的異常值，可以通過以下幾種方法：

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1. 使用 Z-score 方法識別異常值：

Z-score 方法可以幫助識別異常值，通常情況下，當數據點的 Z-score 超過某個閾值時，我們可以認為該數據點是異常的。

步驟：

計算均值和標準差：首先計算數據的均值和標準差。

計算 Z-score：對每個數據點計算 Z-score。

標識異常值：設置一個閾值（例如 3），若某個數據點的 Z-score 超過這個閾值，則該點為異常值。

剔除或替換異常值：可以將異常值替換為均值，或者直接剔除。

2. 使用箱型圖方法識別異常值：

箱型圖方法根據四分位數來判斷數據中的異常值。異常值通常位于上下邊界之外。

步驟：

計算四分位數：計算數據的下四分位數和上四分位數。

確定異常值范圍：根據四分位數和四分位距確定異常值的上下邊界。

標識異常值：若數據點超出上下邊界，則認為該數據點是異常值。

剔除或替換異常值：可以將異常值替換為均值，或者直接剔除。

3. 使用滑動窗口法平滑時間序列數據：

滑動窗口法可以幫助平滑時間序列數據，從而減少局部異常的影響。

步驟：

選擇窗口大?。哼x擇一個合適的窗口大?。ㄈ?5）。

平滑數據：對數據進行滑動平均處理，即用窗口內的數據的均值代替當前點。

檢測差異：比較平滑后的數據與原始數據的差異，若差異較大，則該點可能是異常值。

剔除或替換異常值：可以將差異較大的點替換為平滑后的值，或者剔除。

4. 手動剔除或替換異常值：

有時，異常值可能在圖表中顯現出明顯的趨勢，尤其是在時間序列數據中。

步驟：

可視化數據：通過繪制圖表查看數據趨勢。

手動標識異常值：通過觀察圖表，識別出明顯的異常數據點。

剔除或替換異常值：手動刪除異常點，或者用均值等方法替換它們。

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