在 Igor Pro 中，波形分析工具可以有效地檢測信號中的突變點（如邊緣或跳變）。突變點檢測在信號處理、故障檢測、圖像處理等領域非常重要。以下是如何使用 Igor Pro 的波形分析工具來檢測信號中的突變點的步驟和方法：

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1. 基礎方法：使用差分計算

原理：通過計算信號的差分，可以檢測信號中出現(xiàn)突變的位置。突變點通常表現(xiàn)為差分信號的峰值或異常變化。

步驟：

加載或生成你的信號波形。

計算信號的差分波形：

Wave difWave

difWave = diff(originalWave)

識別差分波形中的峰值或異常點，這些點通常對應于原始信號中的突變點。

繪圖：可以將原始信號和差分波形一起繪制，以可視化突變點。

Display originalWave, difWave

2. 使用卷積工具

原理：通過與差分核進行卷積，可以放大信號中的邊緣或突變點。

步驟：

創(chuàng)建一個差分核（例如，[1, -1] 或 [1, 0, -1]）：

Make/N=2 diffKernel = {1, -1}

將信號與差分核進行卷積：

Convolve edgeDetectedWave, originalWave, diffKernel

edgeDetectedWave 將包含突變點信息。對該波形進行閾值分析，可以檢測出顯著的突變點。

3. 使用邊緣檢測算法

Sobel 算子：類似于卷積，但通過更復雜的核（如 Sobel 核）檢測邊緣。Sobel 算子可以用于檢測信號或圖像中的突變。

步驟：

創(chuàng)建一個 Sobel 核：

Make/N=3 sobelKernel = {-1, 0, 1}

將信號與 Sobel 核進行卷積：

Convolve sobelWave, originalWave, sobelKernel

sobelWave 將包含信號中的突變點信息。

4. 使用自定義函數(shù)檢測

閾值法：自定義一個函數(shù)來檢測突變點，通過設置閾值來篩選信號中的異常變化。

步驟：

定義一個自定義函數(shù)，用于計算每個點的變化率：

Function detectChangePoints(wave inputWave, variable threshold)

  Wave inputWave

  Variable threshold

  Wave changePoints = inputWave[1, n] - inputWave[0, n-1]

  changePoints = abs(changePoints) > threshold

  Return changePoints

End

使用該函數(shù)檢測突變點：

Make/N=100 originalWave = sin(x/10) + step(50, 1)

Variable threshold = 0.5

Wave resultWave = detectChangePoints(originalWave, threshold)

resultWave 中的非零值將對應于信號中的突變點。

5. 結合統(tǒng)計分析

局部方差分析：通過計算信號的局部方差或變化率，可以更準確地識別突變點。

步驟：

計算信號的局部方差或均值：

Wave varWave

varWave = stddev(originalWave, localWindow)

檢測局部方差的顯著變化點，這些點通常對應突變點。

6. 可視化與驗證

繪圖分析：使用 Igor Pro 的繪圖功能，將原始信號、差分波形、突變點標記在同一圖中，以便直觀地識別和驗證突變點。

多信號對比：在多通道信號處理中，可以比較多個信號的突變點，進一步驗證檢測結果。

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