对于上述方法，你能提供一些示例代码吗？

当然可以，以下是一些MATLAB代码示例：

1. 数据清洗

% 检查数据是否有缺失值
has_missing = any(isnan(data), 'all');

% 检查数据是否有异常值
max_val = max(data, [], 'all');
min_val = min(data, [], 'all');
has_outlier = max_val > 3*std(data, 0, 'all') || min_val < -3*std(data, 0, 'all');

% 检查数据是否有重复值
has_duplicate = size(unique(data, 'rows'), 1) ~= size(data, 1);

2. 数据标准化

% Z-score标准化
mu = mean(data, 'all');
sigma = std(data, 0, 'all');
data_zscore = (data - mu) ./ sigma;

3. 数据平滑

% 移动平均法
window_size = 5;
data_smoothed = movmean(data, window_size);

% 滑动窗口法
window_size = 5;
data_smoothed = filter(ones(1, window_size)/window_size, 1, data);

4. 数据插值

% 线性插值
data_interp = interp1(x, y, xq, 'linear');

% 样条插值
data_interp = interp1(x, y, xq, 'spline');

5. 数据降维

% 主成分分析（PCA）
[coeff, score, latent, ~, explained] = pca(data);
num_components = find(cumsum(explained)/sum(explained) >= 0.95, 1);
data_pca = data * coeff(:, 1:num_components);

6. 数据可视化

% 散点图
scatter(x, y);

% 折线图
plot(x, y);

希望以上代码能够对您进行数据处理和分析有所帮助。如果您需要更详细的信息，请告诉我。