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内容简介

本书介绍Igor Pro的基本使用技巧和数据分析处理的一般方法，全面涵盖Igor Pro基本操作、图表绘制、命令行、数据分析拟合和程序设计等方面内容。在内容设计上以实用性为目的，突出图表绘制、数据拟合和程序设计等数据处理中需要的内容模块。书中配有大量的示例代码，以便读者在学习的过程中参考和借鉴。

全书共分为7章和1个附录，第1章介绍Igor Pro的基本对象和基本使用，突出命令行的特色。第2章介绍图表的绘制和设置中涉及的概念和方法，包括曲线、二维数据和三维数据的绘制。第3章介绍数据拟合的技巧和方法，包括简单的调用菜单拟合到复杂的自定义函数拟合，并详细讨论Igor Pro的一些高级拟合技巧。第4章介绍一些常见的数据处理方法，如插值、傅里叶变换、解方程等。第5章介绍程序设计的基本概念、Igor Pro语法环境以及命令行程序的设计。第6章介绍窗口界面程序的设计方法以及窗口程序设计中可能用到的各种技巧。第7章介绍一些高级的程序设计方法，如多线程、钩子函数、计算机硬件操作等复杂用法。附录介绍本书所用术语、Igor Pro快捷键和*新版本的特点。

本书可作为高等院校、科研机构等相关单位从事实验教学或者实验科学研究的教师、工程师的参考书籍，也可作为高年级本科生和研究生实验数据分析和处理的参考书籍。

作者简介

贾小文 物理学博士，长期从事Igor Pro实验数据处理的研究和程序设计工作。多年来，利用Igor Pro编写了大量的实验数据处理程序，具有丰富的实践经验和娴熟的程序设计能力。编写的角分辨光电子能谱实验数据处理程序被多个实验室、单位采用。热爱编程及数据分析技术，熟练掌握C++、C#等程序设计语言，曾独立开发大学生基础实验在线考试系统、RTKGPS自动驾驶考试系统。

目录

第1章Igor Pro基本介绍
1.1Igor概述
1.1.1特色定位
1.1.2安装和使用
1.1.3基本界面
1.1.4菜单
1.1.5数据浏览器
1.1.6数据表格
1.1.7命令行窗口
1.2Igor中的基本对象
1.2.1wave
1.2.2图（Graph）
1.2.3表格（Table）
1.2.4页面布局（Page Layout）
1.2.5变量（Variable）
1.2.6数据文件夹（Data Folder）
1.2.7记事本（Notebook）
1.2.8程序面板（Control Panel）
1.2.9三维图（3D Plot）
1.2.10程序（Procedure）
1.2.11命令和函数
第2章图表绘制
2.1曲线
2.1.1绘制曲线
2.1.2添加新曲线
2.2图表的设置和美化
2.2.1设置绘图区域
2.2.2设置外观
2.2.3设置坐标轴
2.2.4设置图注
2.2.5向曲线添加自定义形状
2.2.6样式脚本
2.3类别图
2.3.1类别图的绘制和设置
2.3.2类别图的设置
2.4二维wave绘制
2.4.1Image的绘制
2.4.2Image的设置
2.4.3Contour的绘制
2.4.4Contour的设置
2.4.5Waterfall的绘制
2.4.6Waterfall的设置
2.4.7Surface的绘制
2.4.8Surface的设置
2.5三维wave的绘制
2.5.1三维图形绘制的概念
2.5.2三维图形的绘制
2.6输出图片
第3章数据拟合
3.1拟合概述
3.1.1拟合的基本原理和步骤
3.1.2基本拟合
3.1.3快速拟合及结果查看
3.1.4自定义拟合
3.1.5数据拟合对话框详解
3.2拟合公式模型
3.2.1内置拟合公式
3.2.2普通自定义拟合函数
3.2.3保存自定义拟合函数
3.2.4自定义拟合函数的格式
3.3拟合命令详解
3.3.1拟合命令参数详解
3.3.2常用拟合命令选项
3.3.3限定拟合参数范围
3.4高级拟合技巧
3.4.1隐函数拟合
3.4.2复杂自定义拟合函数
3.4.3all at once拟合
3.4.4使用结构体类型变量参数的拟合函数
3.4.5拟合过程中的特殊变量
3.4.6多峰拟合
3.4.7拟合的几个例子
第4章数据处理
4.1插值
4.1.1基本插值方法
4.1.2插值与均匀数据
4.1.3逆插值
4.1.4曲线平滑
4.2数值计算与统计
4.2.1微分和积分
4.2.2wave统计信息
4.2.3求解数值方程
4.2.4微分方程求解
4.2.5直方图
4.2.6排序
4.3数学变换
4.3.1傅里叶变换
4.3.2傅里叶变换窗
4.3.3希尔伯特变换
4.3.4卷积
4.3.5相关
4.4图像分析
4.4.1Lookup Table方法
4.4.2直方图均衡化
4.5随机数生成
第5章程序设计
5.1程序设计概述
5.1.1程序窗口
5.1.2程序窗口说明
5.1.3编译程序
5.1.3程序代码构成
5.1.4程序类型
5.2基本语法
5.2.1表达式和命名规则
5.2.2变量和常量
5.2.3Structures
5.2.4流程控制语句
5.2.5函数
5.2.6程序子类型
5.2.7参数传递
5.2.8默认参数
5.2.9注释和代码风格
5.3程序设计技术
5.3.1Include指令
5.3.2Pragma参数
5.3.3IndependentModule
5.3.4Execute命令
5.3.5条件编译
5.3.6函数引用
5.3.7访问全局对象
5.3.8wave引用
5.3.9$运算符
5.3.10自动创建变量
5.3.11调试程序
第6章窗口程序设计
6.1窗口程序概述
6.1.1创建一个简单的窗口程序
6.1.2窗口程序构成
6.1.3窗口生成脚本
6.1.4控件命令
6.2窗口控件
6.2.1Button按钮
6.2.2CheckBox复选框
6.2.3SetVariable文本框
6.2.4ListBox列表框
6.2.5PopupMenu下拉列表框
6.2.6Slider滑动条控件
6.2.7ValDisplay数值显示控件
6.2.8TabControl控件
6.2.9CustomControl自定义控件
6.2.10TitleBox和GroupBox控件
6.2.11控件操作
6.2.12获取控件信息
6.2.13控件结构体变量类型应用
6.3窗口设计
6.3.1Pictures详解
6.3.2创建Pictures
6.3.3窗口设计
6.3.4Graph和Panel的区别
6.4菜单
6.4.1菜单概述
6.4.2创建动态菜单
6.4.3系统右键快捷菜单中添加菜单项
6.4.4特殊菜单项
6.4.5创建弹出式菜单
6.4.6菜单项中的特殊字符
第7章高级程序设计
7．1程序中的free对象
7．1．1free wave
7．1．2free data folder
7．2多线程技术
7．2．1简单多线程技术
7．2．2free对象与多线程
7．2．3多线程编程
7．2．4后台任务
7．2．5抢占式多任务
7．2．6定时器和多线程
7．3运行时交互
7．3．1简单的输入数据框
7．3．2利用PauseForUser创建输入对话框
7．3．3程序进度条
7．4钩子函数
7．4．1用户自定义钩子函数
7．4．2窗口钩子函数
7．4．3依赖
7．5数据采集
7．5．1FIFO与Charts
7．5．2串口读写
7．5．3XOP扩展
7．6多媒体
7．6．1播放声音
7．6．2视频播放和创建
7．7错误处理
7．7．1程序错误退出
7．7．2try�瞔atch�瞖ndtry
7．7．3Igor错误代码和描述
7．8文件读写
7．8．1文件读写函数和命令
7．8．2文件读写示例
7．9初始化技术
7．9．1新建实验文件时初始化
7．9．2打开窗口程序时初始化
7．10其他编程技术
7．10．1计时
7．10．2Cursor编程
7．10．3字符串及正则表达式
附录A本书术语说明
附录BIgor常用快捷键
附录CIgor Pro 7新特性

精彩书摘

　　第3章数据拟合
　　数据拟合利用已知公式或者模型与实验数据进行对比，以获取最佳参数值或者可描述数据的公式。数据拟合是实验数据处理的一项重要内容，很多的测量值都是通过拟合参数得到的。通过数据拟合还可以获取实验数据的演化趋势，验证理论的正确性。数据拟合可以排除人为主观因素，保证测量结果的客观性，甚至找出直觉无法发现的客观规律。
　　3.1拟合概述
　　3.1.1拟合的基本原理和步骤
　　拟合通过数学公式或者数学模型，寻找一条最吻合数据的理论曲线，待测量值一般为某个参数，如a1，a2，…，数据是y，x1，x2，…，理论上y是(x1,x2,…)的函数，且函数形式已知(理论或者是经验公式)，则应有y=f(a1,a2,…,x1,x2,…)，其中ai就是拟合参数。最简单的，如线性函数y=ax1+b，a和b就是拟合参数，y和x1是测量值。数据拟合就是寻找最佳的参数值以使得f(a1,a2,…,x1,x2,…)与测量数据最吻合，依据一般是最小二乘原理：
　　∑i(yi-y)2σ2i
　　yi表示y的第i个测量值，σ2i表示测量值yi的标准方差，其倒数可描述每一个数据点在拟合中的权值。一般的拟合σ2i取相等值，对应于等精度测量。如果能得到每一个数据点的标准方差，则可以在拟合中指定，这会使拟合结果更加准确且符合实际。
　　拟合更本质的描述是利用已有信息(测量数据)去估计未知信息(拟合参数的)的最可能分布，拟合参数值一般是所得分布的期望。
　　完成拟合一般包括4个步骤。
　　(1) 构建数学公式或者数学模型。
　　(2) 指定拟合参数，并给出初始值。
　　(3) 调用拟合操作命令完成拟合。
　　(4) 通过拟合参数给出有意义的结果。
　　利用Igor可以非常方便地对一维数据、二维数据、多维数据、XY型数据、XYZ型数据等进行拟合，并给出详细的结果，包括拟合参数值、拟合误差、残差(拟合模型与真实数据之差)等。对于一维数据，还能根据置信水平给出拟合结果的分布区间。
　　3.1.2基本拟合
　　命令CurveFit、FuncFit和FuncFitMD用于数据拟合。CurveFit使用Igor内置的数学模型进行常见的、简单的数据拟合。FuncFit使用用户自定义公式或者数学模型进行任意复杂的数据拟合。CurveFit能完成的拟合FuncFit都可以完成。FuncFitMD是FuncFit的多变量版本，用来对多变量数学模型或者公式进行拟合。
　　Igor提供了从简单到复杂的拟合操作，以适应不同的数据拟合环境。根据使用的复杂性可分为3个层次。
　　（1） 利用菜单【Quick Fit】进行拟合。
　　（2） 利用【Curve Fitting】对话框进行拟合。
　　（3） 调用拟合命令结合自定义函数进行拟合。
　　1. 利用【Quick Fit】拟合
　　先显示要拟合的曲线，然后在曲线上右击，在弹出的快捷菜单中选择【Quick Fit】命令并选择合适的数学公式，就可以完成一次拟合。Igor会自动调用CurveFit命令完成拟合过程。下面用一个实例进行介绍。
　　首先创建一个要拟合的wave：
　　Make/O/N=100 trialwave;
　　Setscale/I x,-1,3,trialwave;
　　trialwave=exp(-0.1*x)+gnoise(0.02);
　　Display trialwave;
　　ModifyGraph mode=3;
　　上面创建了一个长度为100的wave，并取名为trialwave，设置该wave的x坐标为-1~3，然后调用数学函数exp给trialwave赋值。为了模拟实验数据的随机性，利用随机函数gnoise叠加了一个标准偏差为0.02的随机数值，然后在Graph窗口中显示这个wave。显示的wave如图3��1所示。
　　图3��1待拟合的模拟实验数据
　　在上述曲线上右击，在弹出的快捷菜单中选择【Quick Fit】命令并选择exp公式就可以完成拟合，效果如图3��2所示。
　　图3��2利用【Quick Fit】拟合曲线示例
　　图3��2中光滑实线就是拟合结果曲线。同时在命令行窗口也会输出一系列的信息，这些信息就是拟合的输出结果。
　　2. 利用数据拟合对话框自定义拟合
　　Igor提供了一个数据拟合面板以完成更加复杂的数据拟合，执行菜单命令【Analysis】|【Curve Fitting】打开数据拟合对话框，通过面板可以选择或设定要拟合的数据、拟合函数、拟合数据的范围、初始参数、拟合输出结果等。对于本例，在拟合数据对话框中【Function】（函数类型）选择exp，【Y data】（数据）选择trialwave，其他的全部选择默认设置就可以了，如图3��3所示。
　　图3��3利用数据拟合对话框对数据进行拟合
　　关于拟合对话框的详细介绍和使用请参看本书第3.1.4节和第3.1.5节。
　　3. 利用拟合命令进行拟合
　　在命令行窗口或者程序中调用CurveFit或FuncFit命令，也可以完成数据拟合，不过这种方法对使用者的要求较高，要求使用者不但熟悉拟合的过程和机制，还要求掌握编程方法。需要说明的是，前面【Quick Fit】和数据拟合对话框最后其实都调用了CurveFit或者FuncFit这两个命令。特别是自定义拟合对话框本质上就是FuncFit命令使用的图形用户界面。
　　使用拟合命令(编程)的一般步骤如下：
　　(1) 创建一个自定义函数。
　　Function fitfun(coef,x):Fitfunc
　　wave coef
　　variable x
　　Exressions
　　End
　　(2) 创建一个wave，存放初始参数值。
　　Make/O coef={a1,a2,a3,…}
　　(3) 调用拟合命令，将自定义函数和初始参数传递给Curvefit或者Funcfit。
　　Funcfit fitfun,coef,ydata/D
　　(4) 拟合的结果就是coef中参数的值。coef在开始拟合时提供初始参数，在拟合过程中存放拟合结果。
　　对于初学者，更常见的方法是利用拟合对话框拟合。Igor会自动生成相应的拟合函数和正确的拟合命令。这样在完成拟合的同时，也可以学习和掌握编写程序拟合数据的技巧和方法。
　　拟合分为单次拟合和批量拟合。单次拟合指一次只对一个wave拟合，批量拟合指一次对多个wave进行拟合。批量拟合需要多次重复调用拟合命令，因此快速拟合和利用数据拟合对话框进行拟合一般适用于单次拟合，利用命令行结合编程技术拟合适用于批量拟合。
　　3.1.3快速拟合及结果查看
　　本节以快速拟合为例，介绍拟合过程中的一些细节及如何查看拟合结果。将下面的命令行复制到命令行窗口并按回车键。
　　Make/O LorF
　　SetScale/I x,-10,10,LorF
　　SetRandomSeed 0.5
　　LorF=1/(x*x+1)+gnoise(0.05)
　　Display LorF
　　ModifyGraph mode=3,marker=8
　　上面利用Make命令创建了一个名为LorF的wave，由于没有指定长度，wave长度取默认值128。随后调用x函数给LorF赋值，赋值公式为洛伦兹函数。为了模拟实验数据抖动的特点，给每一个数据点加上一个标准偏差为0.05的高斯随机噪声。 SetRandomSeed命令用于设置随机数种子，这样可以保证每次产生的随机数是一样的。命令执行后的结果如图3��4所示。
　　图3��4模拟洛伦兹线型的实验数据
　　这里稍微解释一下洛伦兹函数的含义。洛伦兹函数是一类非常重要的函数，它的形式如下：
　　b(x-a)2+b2
　　洛伦兹函数具有很好的性质，如当b趋于无穷小时洛伦兹函数就转化为δ函数，即
　　δ(x-a)=limb→0b(x-a)2+b2
　　在光电子能谱数据中，经常用洛伦兹函数对动量分布曲线(Momentum Distribution Curve，MDC)进行拟合，以获取准粒子的动量和寿命等信息。这是因为描述准粒子态密度分布的谱函数很多情况下可以转化为洛伦兹函数。
　　在图3��4中右击执行命令【Quick Fit】并选择lor函数，拟合结果如图3��5所示。
　　图3��5利用lor函数对实验数据拟合
　　一条光滑的曲线自动显示在原来的数据之上,可以看到光滑的曲线描述了数据点的演化趋势。Igor将拟合的结果保存在当前目录下，同时在命令行窗口中输出相应的拟合信息，如图3��6所示。
　　图3��6拟合的结果
　　图3��6左边数据浏览器窗口中，除了最初创建的LorF之外，又出现了4个新的wave，这些新的wave由Igor自动创建，它们存放了拟合的结果。
　　（1） W_coef。
　　W_coef保存了拟合的参数。在本例中，采用洛伦兹型函数进行拟合，洛伦兹拟合函数的完整表达式为
　　y=K0+K1(x-K2)2+K3
　　W_coef里按照顺序保存了这4个参数的拟合结果，如W_coef［0］保存了K0的数值。双击打开W_coef就能查看拟合的结果，在程序里也可以直接访问W_coef来使用拟合结果。W_coef是Igor默认创建的用来保存拟合参数的wave。如果在拟合前手动创建了参数wave，并指定给拟合命令，则拟合的参数保存在该wave中。
　　（2） fit_LorF。
　　fit_Lorf是根据拟合参数和被拟合数据的x坐标计算出来的，就是图3��5中光滑曲线对应的wave。前面“fit”是系统自动加上去的，表示拟合曲线。可以在拟合命令中自定义拟合曲线的名字，但一般不需要。fit_LorF的默认长度是200，长度也可以在拟合过程中自定义。如果被拟合数据显示在当前窗口，那么拟合曲线一般都会自动添加到当前窗口，以方便查看拟合效果。
　　（3） M_Covar。
　　M_Covar保存了拟合参数的方差。拟合本质上是一个统计学问题，在算法中涉及方差的计算，方差信息有助于用户评价拟合的结果。测量存在误差，被测数据存在误差，通过拟合得到的拟合参数自然也是有误差的，协方差矩阵描述了拟合参数方差的大小。协方差的一般定义如下：
　　s(x-,y-)=1n(n-1)∑ni=1(xi-x-)(yi-y-)
　　上式中的xi和yi就相当于上面的拟合参数。由于洛伦兹型拟合函数有4个参数，所以协方差一共有16个值(4×4)，排成一个4×4的矩阵，其中对角元就是对应拟合参数的标准方差，开平方后就是拟合参数的实验标准偏差，如图3��7所示。这个值可以用来描述参数的误差或不确定度。
　　图3��7协方差矩阵
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