L1趋势滤波的matlab编码
时间: 2023-08-23 10:08:21 浏览: 113
下面是一个简单的MATLAB代码示例,演示了如何使用L1趋势滤波对时间序列数据进行平滑处理:
```matlab
% 示例数据
data = [1, 3, 5, 8, 12, 9, 7, 4, 2, 1];
% 设置L1趋势滤波参数
lambda = 0.1; % 正则化参数
% 使用L1趋势滤波
filtered_data = l1_trend_filter(data, lambda);
% 绘制原始数据和滤波后的结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(data);
title('原始数据');
subplot(2,1,2);
plot(filtered_data);
title('滤波后的数据');
% L1趋势滤波函数
function filtered_data = l1_trend_filter(data, lambda)
n = length(data);
cvx_begin quiet
variable x(n);
minimize(norm(x - data)^2 + lambda*norm(diff(x), 1));
cvx_end
filtered_data = x;
end
```
在上述示例中,通过定义数据数组 `data` 来模拟原始时间序列数据。然后,使用 `l1_trend_filter` 函数对数据进行L1趋势滤波处理。该函数使用了CVX优化工具箱,通过求解一个优化问题来最小化数据与估计趋势之间的残差和趋势的L1范数之和。调整参数 `lambda` 可以控制滤波结果的平滑程度。
最后,通过绘制原始数据和滤波后的结果,可以直观地观察到滤波效果。请注意,为了运行这段代码,需要在MATLAB中安装并加载CVX优化工具箱。