matlab 3sigma

在Matlab中，可以使用统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的函数来实现3sigma算法。

假设有一个向量x，其中包含了一组数据。要对其中的异常值进行识别，可以按照以下步骤操作：

1. 计算x的均值和标准差：

mu = mean(x); % 计算均值
sigma = std(x); % 计算标准差

2. 计算正常范围的界限：

lower_limit = mu - 3*sigma; % 下界
upper_limit = mu + 3*sigma; % 上界

3. 使用界限来识别异常值：

is_outlier = (x < lower_limit) | (x > upper_limit);

这样，is_outlier向量中的值为1表示对应的数据点是异常值，值为0表示对应的数据点是正常值。

需要注意的是，这个方法假设数据服从正态分布，因此只适用于正态分布的数据。如果数据不服从正态分布，可能需要使用其他的异常值检测方法。