在 Igor Pro 中對大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分塊處理（chunked processing）是一種管理內(nèi)存和提升處理性能的方法，如長時(shí)間采樣、圖像掃描或頻譜分析等。核心目標(biāo)是將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)造成內(nèi)存壓力。

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一、基本思路

確定塊大?。焊鶕?jù)內(nèi)存和處理需求設(shè)定每次處理的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)（如 10,000 點(diǎn)）。

通過循環(huán)：從總數(shù)據(jù)中依次提取每一塊進(jìn)行分析。

處理后保存或累加結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算。

二、通用分塊處理框架

// 假設(shè)數(shù)據(jù)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(jié)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(dāng)前塊的數(shù)據(jù)

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

    // 示例：對該數(shù)據(jù)塊進(jìn)行某種處理（如平滑）

    Duplicate/O chunk, tempResult

    Smooth 5, tempResult

    // 保存結(jié)果

    processedWave[start, end-1] = tempResult

endfor

三、處理圖像或矩陣數(shù)據(jù)

對于二維數(shù)據(jù)（如圖像或頻譜矩陣），也可進(jìn)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(jìn)一步處理

endfor

四、注意事項(xiàng)

使用 min() 函數(shù)防止越界。

避免在循環(huán)中頻繁新建波形，可以預(yù)先 Make/O 復(fù)用。

若需要實(shí)時(shí)顯示，可每處理一塊就用 AppendToGraph 更新圖形。

對超大數(shù)據(jù)文件（如硬盤存儲數(shù)據(jù)）可使用 LoadWave/G 分段讀取。

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