MATLAB实现削峰填谷

削峰填谷是一种常见的信号处理方法，可以平滑信号并减少突然波动。在MATLAB中实现削峰填谷可以使用以下步骤：

1. 读取信号数据并将其存储在向量中。
2. 确定一个阈值来定义峰值和谷值。可以使用信号的平均值或标准差来计算阈值。
3. 扫描信号并找到所有超过阈值的峰值和所有低于阈值的谷值。
4. 将峰值和谷值之间的差值分配到平均值或中间值中。
5. 将新的信号存储在一个向量中并绘制原始信号和平滑信号的图形。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现削峰填谷：

% 读取信号数据
data = load('signal_data.mat');

% 确定阈值
threshold = std(data) * 3;

% 初始化平滑信号向量
smoothed_data = data;

% 扫描信号并处理峰值和谷值
for i = 2:length(data)-1
    if data(i) - data(i-1) > threshold
        smoothed_data(i-1:i) = mean([data(i-1), data(i)]);
    elseif data(i+1) - data(i) > threshold
        smoothed_data(i:i+1) = mean([data(i), data(i+1)]);
    end
end

% 绘制图形
subplot(2,1,1)
plot(data)
title('原始信号')
subplot(2,1,2)
plot(smoothed_data)
title('平滑信号')

上述代码将信号数据加载到变量`data`中，并使用标准差的三倍作为阈值来确定峰值和谷值。然后，使用平均值来填充峰值和谷值之间的差值，并将新的平滑信号存储在向量`smoothed_data`中。最后，使用`subplot`函数绘制原始信号和平滑信号的图形。