Matlab数据预处理

Matlab是一个非常强大的数据处理工具，可以用于多种数据预处理任务，下面是一些常见的数据预处理任务及其Matlab代码示例：

1. 数据清洗：去除重复值、缺失值等

data = [1, 2, NaN, 4, 5, NaN];
data_clean = data(~isnan(data)); % 去除NaN值
data_unique = unique(data_clean); % 去除重复值

2. 数据变换：对数据进行平移、缩放、归一化等变换

data = [1, 2, 3, 4, 5];
data_shift = data + 1; % 平移
data_scale = data * 2; % 缩放
data_norm = (data - mean(data)) / std(data); % 归一化

3. 数据采样：从大量数据中随机选择一部分进行处理

data = rand(1, 1000); % 生成1000个随机数
sample_idx = randperm(length(data), 100); % 随机选择100个数据
data_sampled = data(sample_idx); % 提取选中的数据

4. 数据滤波：去除噪声，平滑数据

data = randn(1, 1000) + sin(linspace(0, 10*pi, 1000)); % 生成带噪声的正弦信号
data_smooth = smooth(data, 50); % 用50点平均滤波平滑数据

5. 特征提取：从原始数据中提取有用的特征

data = randn(1, 1000) + sin(linspace(0, 10*pi, 1000)); % 生成带噪声的正弦信号
data_fft = abs(fft(data)); % 对数据进行傅里叶变换
data_peak = findpeaks(data); % 提取数据中的峰值

以上是一些常见的数据预处理任务及其Matlab代码示例，当然还有很多其他的数据预处理任务，需要根据具体的应用场景进行选择和实现。