在 Igor Pro 中進行小波變換（Wavelet Transform），可以用于信號的多分辨率分析、去噪、壓縮等任務。Igor Pro 本身沒有內建完整的圖形化小波工具箱，但你可以通過 編程方式或使用 第三方擴展實現(xiàn)小波變換。以下是幾種常用方法：

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方法一：使用 Igor Pro 內置的 Wavelet 函數（適用于 Igor 8 及以上版本）

Igor Pro 支持 離散小波變換（DWT），主要通過以下函數進行操作：

1. 離散小波變換（DWT）

WaveletTransform/D=1 outputWave, inputWave

/D=1 表示進行 離散小波變換（默認小波類型為 Haar）。

inputWave 是待分析的原始數據波形。

outputWave 將保存小波系數。

可以通過 /WTYP=小波類型 指定使用的母小波，如 Daubechies、Coiflet 等（如有支持）。

2. 逆小波變換（IDWT）

InverseWaveletTransform outputWave, inputCoefficients

將小波系數還原為原始波形。

方法二：使用 Multi-Resolution Analysis Package（MRA 包）

如果需要更復雜的多尺度小波分析（如信號去噪），可以：

下載并安裝 Igor 的 Wavelet/MRA 擴展包（需要從 Igor Exchange 或其他社區(qū)下載）。

使用包中提供的界面和腳本進行 分解/重建/去噪處理。

方法三：自定義實現(xiàn)連續(xù)小波變換（CWT）

Igor 默認不提供 CWT（Continuous Wavelet Transform），你可以通過腳本近似實現(xiàn)，例如基于 Morlet 小波：

示例代碼：

Function CWT_Morlet(inputWave, scale)

    Wave inputWave

    Variable scale

    Variable N = numpnts(inputWave)

    Make/D/N=(N) resultWave

    Variable t, i

    for(i=0; i<N; i+=1)

        t = (i - N/2)

        resultWave[i] = inputWave[i] * exp(-t^2 / (2*scale^2)) * cos(5*t/scale)

    endfor

    return resultWave

End

這只是一個簡單演示，實際 CWT 需要使用滑動窗口和積分卷積。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何在 Igor Pro 中進行小波變換，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯(lián)系