matlab中滑动平均值滤波

在MATLAB中，滑动平均滤波可以通过`movmean`函数轻松实现。以下是如何使用该函数的一个简单示例[^1]:

% 假设你有一个名为data的数据向量
data = [一些离散时间序列数据]; % 替换为你的实际数据

% 设定窗口大小（决定滑动步长）
window_size = 5; % 可以调整窗口大小以改变平滑程度

% 使用movmean函数计算滑动平均
filtered_data = movmean(data, window_size);

% 显示原始数据和滤波后的数据
plot(data, 'b', 'LineWidth', 1.5); % 原始数据
hold on;
plot(filtered_data, 'r', 'LineWidth', 1.5); % 滤波后的数据
legend('Original Data', 'Filtered Data');
xlabel('样本索引');
ylabel('数值');

% 或者你可以直接对整个数据集应用滑动平均
smoothed_series = smoothdata(data, 'movmean', window_size);

在这个例子中，`window_size`决定了每次滑动平均所考虑的数据点数量。较大的窗口会使得结果更平滑，但也可能会丢失更多细节。

需要注意的是，对于不同的应用场景，可能需要根据具体需求调整滑动窗口的大小和形状[^2]。