% 加载数据并且检查数据 data1 = load('out3.txt'); if any(isnan(data1(:))) || any(isinf(data1(:))) error('数据存在异常值'); end data = data1(:, 1); % 对数据进行平滑处理 window_size = 5; data_smooth = smoothdata(data, 'movmean', window_size); % 对平滑后的数据进行插值 x = 1:length(data_smooth); xi = linspace(1, length(data_smooth), 10*length(data_smooth)); % 使用样条插值插值数据 data_interp = interp1(x, data_smooth, xi, 'spline'); % 寻找波峰和波谷 [peaks, IndMax] = findpeaks(data_interp); [troughs, IndMin] = findpeaks(-data_interp); troughs = -troughs; % 绘制图形 figure; hold on; box on; plot(xi, data_interp); plot(xi(IndMin), data_interp(IndMin), 'r^'); plot(xi(IndMax), data_interp(IndMax), 'k*'); 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'); 改进这段代码使其下限阈值更小

可以将 findpeaks 函数的 MinPeakHeight 参数设置为更小的值，从而降低波峰和波谷的下限阈值。下面是修改后的代码：

% 加载数据并且检查数据
data1 = load('out3.txt');
if any(isnan(data1(:))) || any(isinf(data1(:)))
    error('数据存在异常值');
end
data = data1(:, 1);

% 对数据进行平滑处理
window_size = 5;
data_smooth = smoothdata(data, 'movmean', window_size);

% 对平滑后的数据进行插值
x = 1:length(data_smooth);
xi = linspace(1, length(data_smooth), 10*length(data_smooth));
% 使用样条插值插值数据
data_interp = interp1(x, data_smooth, xi, 'spline');

% 寻找波峰和波谷
% 将 MinPeakHeight 参数设置为更小的值
[peaks, IndMax] = findpeaks(data_interp, 'MinPeakHeight', 0.1);
[troughs, IndMin] = findpeaks(-data_interp, 'MinPeakHeight', 0.1);
troughs = -troughs;

% 绘制图形
figure; hold on; box on;
plot(xi, data_interp);
plot(xi(IndMin), data_interp(IndMin), 'r^');
plot(xi(IndMax), data_interp(IndMax), 'k*');
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');

在 findpeaks 函数中，将 MinPeakHeight 参数设置为 0.1，即波峰和波谷的下限阈值为 0.1。根据实际情况可以适当调整该参数的值。