在 Igor Pro 中對大數據集進行分塊處理（chunked processing）是一種管理內存和提升處理性能的方法，如長時間采樣、圖像掃描或頻譜分析等。核心目標是將數據按小塊逐段讀取、處理和可視化，避免一次性載入或操作全部數據造成內存壓力。

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一、基本思路

確定塊大小：根據內存和處理需求設定每次處理的數據點數（如 10,000 點）。

通過循環(huán)：從總數據中依次提取每一塊進行分析。

處理后保存或累加結果，避免重復計算。

二、通用分塊處理框架

// 假設數據為長波形 bigWave

Wave bigWave

Variable chunkSize = 10000

Variable totalPoints = DimSize(bigWave, 0)

Variable i, start, end

// 創(chuàng)建保存結果的空波形

Make/O/N=(totalPoints) processedWave

for(i = 0; i < totalPoints; i += chunkSize)

    start = i

    end = min(i + chunkSize, totalPoints)

    // 取出當前塊的數據

    Wave/T chunk = bigWave[start, end-1]

    // 示例：對該數據塊進行某種處理（如平滑）

    Duplicate/O chunk, tempResult

    Smooth 5, tempResult

    // 保存結果

    processedWave[start, end-1] = tempResult

endfor

三、處理圖像或矩陣數據

對于二維數據（如圖像或頻譜矩陣），也可進行分塊操作：

Wave matrixData

Variable rows = DimSize(matrixData, 0)

Variable cols = DimSize(matrixData, 1)

Variable blockHeight = 100

for(i = 0; i < rows; i += blockHeight)

    startRow = i

    endRow = min(i + blockHeight, rows)

    // 提取子矩陣塊

    MatrixOp/O chunk = matrixData[startRow, endRow-1][0, cols-1]

    // 示例處理：歸一化

    chunk = chunk / mean(chunk)

    // 可拼接或進一步處理

endfor

四、注意事項

使用 min() 函數防止越界。

避免在循環(huán)中頻繁新建波形，可以預先 Make/O 復用。

若需要實時顯示，可每處理一塊就用 AppendToGraph 更新圖形。

對超大數據文件（如硬盤存儲數據）可使用 LoadWave/G 分段讀取。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何使用 Igor Pro 對大數據集進行分塊處理的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系15301310116（微信同號）。