data1=load('out3.txt');%将Matlab当前文件夹路径切换到准备好的数据路径下，加载数据到Matlab变量data1中 data = data1(:,1);%取出变量data1中第1列中的数据到变量data中 c=findpeaks(data);%寻找波峰波谷数据存在变量c中 IndMin=find(diff(sign(diff(data)))>0)+1;%获得局部最小值的位置 IndMax=find(diff(sign(diff(data)))<0)+1;%获得局部最大值的位置 figure; %绘制图形 hold on; box on; plot(1:length(data),data); plot(IndMin,data(IndMin),'r^') plot(IndMax,data(IndMax),'k*') legend('曲线','波谷点','波峰点') title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold'); 改进这段代码使其滤波平滑

这段代码可以使用平滑滤波的方法来滤波平滑数据，可以使用 `smoothdata` 函数来实现。同时，为了避免噪声对波峰和波谷的寻找造成影响，可以在滤波后再寻找波峰和波谷。改进后的代码如下：

data1 = load('out3.txt'); %加载数据到变量data1中
data = data1(:, 1); %取出变量data1中第1列中的数据到变量data中

%对数据进行平滑处理
data_smooth = smoothdata(data, 'movmean', 5); 

IndMin = find(diff(sign(diff(data_smooth))) > 0) + 1; %获得局部最小值的位置
IndMax = find(diff(sign(diff(data_smooth))) < 0) + 1; %获得局部最大值的位置

figure; %绘制图形
hold on; 
box on; 
plot(1:length(data_smooth), data_smooth); 
plot(IndMin, data_smooth(IndMin), 'r^'); 
plot(IndMax, data_smooth(IndMax), 'k*'); 
legend('曲线','波谷点','波峰点'); 
title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold');

在这个改进后的代码中，我们使用了 `movmean` 方法对数据进行了平滑处理，然后再寻找波峰和波谷。这样可以有效地去除噪声对波峰和波谷的影响，得到更加准确的结果。