data = load('out3.txt'); N = length(data(:,1)); b = fir1(15, 0.3, chebwin(16, 30)); data_smooth = filtfilt(b, 1, data(:,1)); [IndMin, IndMax] = findExtrema(data_smooth); figure; subplot(2,1,1); plot(data_smooth); hold on; plot(IndMin, data_smooth(IndMin), 'r^'); plot(IndMax, data_smooth(IndMax), 'k*'); box on; legend('曲线','波谷点','波峰点'); title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2,1,2); plot(data(:,1), 'k'); hold on; plot(data_smooth, 'r'); box on; legend('原始数据','平滑数据'); title('原始数据和平滑数据', 'FontWeight', 'Bold'); function [IndMin, IndMax] = findExtrema(data_smooth) %获得局部最小值的位置 IndMin = find(diff(sign(diff(data_smooth))) > 0) + 1; %获得局部最大值的位置 IndMax = find(diff(sign(diff(data_smooth))) < 0) + 1; end 优化这段代码
时间: 2023-12-22 08:04:57 浏览: 53
这段代码的主要功能是计算离散节点的波峰和波谷信息,并对数据进行平滑处理。下面是一些可以优化的地方:
1. 在使用 `find` 函数时,可以使用一次性条件语句来代替 `diff`, `sign` 和 `find` 的组合,以提高代码的可读性和运行效率。
2. 可以考虑将函数 `findExtrema` 的输入参数改为 `data`,并在函数内部进行平滑处理,以避免反复调用平滑函数,提高代码的复用性。
3. 可以使用 `plot` 函数的多个输入参数形式来简化代码。
下面是修改后的代码:
```
data = load('out3.txt');
N = length(data(:,1));
b = fir1(15, 0.3, chebwin(16, 30));
data_smooth = filtfilt(b, 1, data(:,1));
[IndMin, IndMax] = findExtrema(data_smooth);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(data_smooth, 'r'); hold on;
plot(IndMin, data_smooth(IndMin), 'r^', 'MarkerFaceColor', 'r');
plot(IndMax, data_smooth(IndMax), 'k*', 'MarkerFaceColor', 'k');
box on;
legend('曲线','波谷点','波峰点');
title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold');
subplot(2,1,2);
plot(data(:,1), 'k'); hold on;
plot(data_smooth, 'r');
box on;
legend('原始数据','平滑数据');
title('原始数据和平滑数据', 'FontWeight', 'Bold');
function [IndMin, IndMax] = findExtrema(data)
b = fir1(15, 0.3, chebwin(16, 30));
data_smooth = filtfilt(b, 1, data);
[~, IndMin] = findpeaks(-data_smooth);
[~, IndMax] = findpeaks(data_smooth);
end
```
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