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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

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。

  • 自动可视化经过平滑处理的数据。

Smooth Data task in 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:

  • 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 smoothnoisy。从所建议的命令自动填充中选择平滑处理数据

参数

此任务处理类型为 singledoublelogical 的数据,或有符号或无符号整数类型(如 int64)的数据。数据可以包含在向量或表变量中。为输入数据提供表或时间表时,指定所有支持变量可对具有支持类型的所有变量进行操作。选择所有数值变量可对类型为 singledouble 或者有符号或无符号整数类型的所有变量进行操作。要选择要对其进行操作的特定支持变量,请选择指定的变量,然后单独选择各变量。

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。

方法说明
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。
局部二次回归二次回归。此方法的计算开销略高于局部线性回归。
稳健局部线性回归稳健线性回归。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。
稳健局部二次回归稳健二次回归。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。

窗口说明
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。

在 R2019b 中推出