matlab中smooth函数几种调用方式

在MATLAB中，smooth函数可以用多种方式进行调用，其中一些常见的方式包括：

1. 使用默认参数调用

y_smoothed = smooth(y);

这种方式使用默认参数进行调用，其中y为原始数据，y_smoothed为平滑后的数据。

2. 指定窗口大小进行平滑

y_smoothed = smooth(y, window_size);

这种方式指定了平滑窗口大小，其中y为原始数据，window_size为平滑窗口大小，y_smoothed为平滑后的数据。

3. 指定平滑方法进行平滑

y_smoothed = smooth(y, method);

这种方式指定了平滑方法，其中y为原始数据，method为平滑方法，可以选择'moving'、'lowess'、'loess'、'sgolay'等，y_smoothed为平滑后的数据。

4. 指定平滑方法和窗口大小进行平滑

y_smoothed = smooth(y, window_size, method);

这种方式同时指定了平滑方法和窗口大小，其中y为原始数据，window_size为平滑窗口大小，method为平滑方法，y_smoothed为平滑后的数据。

需要注意的是，smooth函数的参数还可以根据具体需求进行更加详细的调整，比如可以指定多项式次数等。

相关问题

如何使用Matlab中smooth函数

？可以使用以下代码调用Matlab中的smooth函数：

smoothed_data = smooth(data,span,method)

其中"data"是要平滑处理的数据，"span"是平滑窗口的大小，"method"是平滑方法，比如"moving"是移动平均法，"lowess"是局部加权回归平滑法。

python写一个类似matlab中的smooth平滑函数

可以使用numpy库中的convolve函数来实现平滑滤波，代码如下：

import numpy as np

def smooth(x, window_len=11, window='hanning'):
    if window_len < 3:
        return x
    if not window in ['flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman']:
        return x
    s = np.r_[x[window_len-1:0:-1], x, x[-2:-window_len-1:-1]]
    if window == 'flat':
        w = np.ones(window_len, 'd')
    else:
        w = eval('np.'+window+'(window_len)')
    y = np.convolve(w/w.sum(), s, mode='valid')
    return y[(window_len//2):-(window_len//2)]

其中，参数x是输入的序列，window_len是窗口长度，默认为11，window是选择平滑窗口的类型，默认为'hanning'窗口。可以按照以下方式进行调用：

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.5
ysmooth = smooth(y)

plt.plot(x, y)
plt.plot(x, ysmooth)
plt.show()

该代码可以实现对sin函数加噪声后的平滑滤波，并绘制出原始信号和平滑后的信号。