编写一个matalab程序，要求在时间序列中过滤异常值，突变点

以下是一个 MATLAB 程序，可以用于在时间序列中过滤异常值和突变点：

% 生成示例数据
x = [40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 150, 75, 80, 85, 90, 95, 100];

% 定义参数
sigma = 2; % 标准差阈值
window_size = 3; % 窗口大小

% 过滤异常值
mu = mean(x); % 计算平均值
sd = std(x); % 计算标准差
x(abs(x - mu) > sigma * sd) = NaN; % 将超过阈值的数据设置为 NaN

% 过滤突变点
for i = 2 : length(x) - 1
    if abs(x(i) - x(i-1)) > sigma * sd && abs(x(i) - x(i+1)) > sigma * sd
        x(i) = NaN;
    end
end

% 平滑数据
x_smoothed = smoothdata(x, 'movmean', window_size); % 使用移动平均进行平滑

% 绘制图形
figure;
plot(x, '-o', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x_smoothed, '-+', 'LineWidth', 2);
grid on;
legend('原始数据', '平滑数据');

该程序首先生成一个示例数据序列 `x`，然后通过计算平均值和标准差，将超过阈值的数据设置为 NaN，实现了过滤异常值的功能。然后，程序遍历数据序列，对于突变点的数据也将其设置为 NaN，实现了过滤突变点的功能。最后，使用 `smoothdata` 函数进行数据平滑，并绘制原始数据和平滑数据的图形。