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在 Igor Pro 中刪除異常值，一般通過數據篩選、條件判斷或數據編輯實現。軟件本身以 wave 數據結構進行數據處理，因此異常值可以通過數值條件或統計方法進行識別和刪除。不同版本的軟件在界面布局和菜單位置上可能略有差異，但基本處理思路是相同的。

首先可以通過數據瀏覽窗口手動刪除異常值。在數據表（Data Browser）中打開對應的 wave 數據，找到明顯異常的數值后直接選中并刪除或替換為缺失值。這樣適合數據量較小或異常點比較明顯的情況。

另一種常見方法是通過條件篩選刪除異常值。可以根據數據范圍設定條件，例如限定*大值或*小值，當數據超過指定范圍時自動剔除。通過條件判斷可以快速過濾明顯偏離數據分布的點，這在處理大量實驗數據時比較常用。

如果需要更嚴格的數據處理，可以使用統計方法識別異常值。例如先計算平均值和標準差，然后將偏離平均值一定倍數標準差的數據視為異常點并進行刪除或替換。這樣可以在保持數據整體分布特征的情況下去除異常值。

在一些實驗數據處理中，還可以將異常值替換為 NaN 或空值而不是直接刪除。這樣做的好處是保留數據長度，同時在繪圖或后續計算時自動忽略這些點，對于時間序列或掃描數據處理比較方便。

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