用matlab计算数据是否有粗大误差后，如何画出去掉粗大误差后的图像

在MATLAB中，处理数据中的粗大误差通常涉及异常值检测（Outlier Detection）。一种常见的方法是使用箱线图（Boxplot）或Z-score分析等统计方法来识别潜在的异常点。一旦确定了粗大误差，你可以选择删除它们，或者替换成更合理的值（如平均值、中位数或邻近数值）。

以下是基本步骤：

1. **创建箱线图**：

   data = your_data_array; % 替换为你的数据
   boxplot(data);

箱线图可以直观地显示出数据分布的四分位数范围，异常值将超出箱体之外。

2. **检测并标记异常值**：

   outliers = isoutlier(data); % 使用isoutlier函数，返回的是一个布尔数组，True表示异常值

3. **删除或替换异常值**：
- 删除异常值（如果允许数据丢失）

   cleaned_data = data(~outliers);

- 替换异常值（例如用均值或中位数填充）

   cleaned_data = ifthenelse(outliers, mean(data), data);

4. **绘制去噪后的图像**：

   plot(cleaned_data);

或者使用特定的绘图函数，比如`scatter`, `line`等，取决于你的数据和所需的图形。

5. **保存图像**：

   saveas(gcf, 'cleaned_data_plot.png');

记得检查数据清理是否符合你的研究需求，因为过度处理可能会改变数据的特性。