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平滑处理数据

在实时编辑器中对含噪数据进行平滑处理

自 R2019b 起

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说明

平滑处理数据任务可让您以交互方式平滑处理含噪数据。该任务会自动为您的实时脚本生成 MATLAB® 代码。

使用此任务，您可以：

  • 自定义在工作区变量中对数据进行平滑处理的方法。

  • 调整参数以执行不同程度的平滑处理。

  • 将输入数据与平滑后的数据进行可视化比较。

Smooth Data task in the Live Editor

打开任务

要在 MATLAB 编辑器中将平滑处理数据任务添加到实时脚本中，请执行以下操作：

  • 在实时编辑器选项卡中，选择任务 > 平滑处理数据。

  • 在脚本的代码块中，键入相关关键字，例如 smooth 或 noisy。从建议的命令自动填充项中选择平滑处理数据。

示例

参数

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此任务对包含在向量、表或时间表中的输入数据进行操作。数据可以是 single、double、logical 类型，或有符号或无符号整数类型，如 int64。

对于表或时间表输入数据，要使用支持的类型对所有变量进行平滑处理，请选择所有支持变量。要平滑处理 single 或 double 类型的所有变量，或有符号或无符号整数类型的所有变量，请选择所有数值变量。要选择要平滑处理的支持变量，请选择指定的变量。

将平滑处理方法指定为以下选项之一，这些选项在数据的本地窗口上操作。

方法描述
移动均值

移动平均值。此方法对于减少数据中的周期性趋势很有用。

移动中位数移动中位数。当存在离群值时，此方法对于减少数据中的周期性趋势很有用。
高斯滤波器高斯加权移动平均值。
局部线性回归(Lowess)Lowess 线性回归。该方法可能会耗费大量计算资源，但它会减少不连续性。
局部二次回归(Loess)Loess 二次回归。此方法的计算开销略高于局部线性回归。
稳健 Lowess稳健 Lowess 线性回归。此方法比局部线性回归的计算开销更大，不过它在处理离群值时更为稳健。
稳健 Loess稳健 Loess 二次回归。此方法比局部二次回归的计算开销更大，不过它在处理离群值时更为稳健。
Savitzky-Golay 多项式滤波器Savitzky-Golay 多项式滤波器，它根据指定次数的多项式进行平滑处理，并在每个窗口上进行拟合。当数据变化很快时，此方法可能比其他方法更有效。

指定平滑处理方法的窗口类型和大小，而不是指定一般平滑因子。

窗口描述
居中指定的窗口长度以当前点为中心
不对称指定的窗口包含当前点之前的元素数和当前点之后的元素数

窗口大小相对于 X 轴变量单位。

版本历史记录

在 R2019b 中推出

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另请参阅

函数

实时编辑器任务

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