matlab如何对数据平滑去噪处理？
在数据处理的时候，原始数据通常都是有很多的噪点的，很多时候都会不稳定，有明显波动，这里小生说一下如何对数据进行平滑去噪处理。
操作方法
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smoothdata函数：该函数可以采用高斯函数进行数据平滑处理。这里首先使用下面代码进行实例(默认使用移动平均值进行平滑处理数据)： a=rand(100,1); %创建一个随机矩阵 b=smoothdata(a); %使用该函数对数据进行简单的平滑处理。 plot(a); hold on plot(b);
- 02
使用smoothdata函数做高斯平滑处理，代码如下: c = smoothdata(a,'gaussian',10);%其中a为数据，'gaussian'为高斯滤波器。10为数据窗口为10。 plot(c)
- 03
使用smoothdata函数对存在nan的矩阵做处理：代码如下：(这里随便给a中的数据中放入nan空值) d= smoothdata(a,'includenan');%参数'includenan'可以处理带有空值nan的数据 d1= smoothdata(a); plot(d1) hold on plot(d) %图中蓝色位置为带有参数的函数处理的数据。
- 04
movmean函数：该函数是移动平均值计算方法去除数据中的噪声，代码如下： e=movmean(a,5);%其中5为前后两个数字，中间数值作为中间值求平均值。 如图所示黄色为移动平均值求出的平滑曲线。
- 05
如果数据中包含着nan数值中，你可以在参数中输入参数：omitnan。这里的代码如下： f= movmean(a,3,'omitnan');
- 06
movmedian：该函数使用移动中位数进行数据平滑处理。代码如下： g=movmedian(a,5);
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