matlab数据缺失值补全

在MATLAB中，可以使用fillmissing函数来补全数据中的缺失值。这个函数有多种用法可以实现不同的补全方式。比如，可以使用均值、中值、移动平均等方法来填充缺失值。引用和引用中的代码分别展示了使用movmean方法来补全包含NaN缺失值的数据。其中，引用中的代码使用窗口大小为3的移动平均来填充缺失值，而引用中的代码使用了具有不同窗口大小和填充方式的movmean方法来填充缺失值。同时，需要注意的是在MATLAB中，缺失值通常用NaN表示。引用和引用中的代码中使用的数据都是double类型的，因此缺失值指示符为NaN。所以，通过fillmissing函数，可以方便地对MATLAB数据进行缺失值补全。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB数据预处理之缺失值插补](https://blog.csdn.net/WANGSIRHHXI/article/details/114819183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [matlab缺失值插补代码-Interp:插曲](https://download.csdn.net/download/weixin_38548434/19113547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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