信号异常值处理matlab代码

在MATLAB中，信号异常值处理通常涉及检测并替换或删除数据集中的离群点或异常值。这可以使用各种统计方法和工具箱函数来完成。以下是一个简单的示例，展示如何使用Z-score方法来识别并处理异常值：

% 假设我们有一个包含信号数据的数据向量x
x = randn(100, 1); % 创建一组随机数据

% 计算Z-score（标准分数），表示每个数据点与平均数的偏差除以标准差
z_scores = abs(zscore(x));

% 确定阈值，常见的方法是使用3倍的标准差作为异常值的边界
threshold = 3; % 如果z_score超过这个值，则认为该数据点异常

% 找出异常值索引
outliers_index = find(z_scores > threshold);

% 删除异常值（替换为NaN）
x(outliers_index) = NaN;

% 可视化原始数据和处理后的数据
plot(x, 'r', 'DisplayName', 'Original Signal');
hold on;
plot(x(~isnan(x)), 'b', 'DisplayName', 'Cleaned Signal');
legend('show');

%