Matlab数据预处理：异常值剔除与平滑处理详解

Matlab学习系列012主要关注数据预处理中的关键步骤，包括剔除异常值和数据平滑处理。在数据采集和传输过程中，异常值可能由于环境干扰或人为因素产生，这些不准确的数据会影响后续分析结果。因此，首先需要通过设定置信水平和置信限度，利用统计方法如拉依达检验或一阶差分法剔除超出预定范围的异常值。拉依达方法适用于实时数据，而一阶差分法则通过比较预估值与实际测量值来确定是否剔除。 在处理数据时，常常会遇到“噪声”问题，即数据中的随机波动。这可能源于人工观测误差或设备噪声。平滑处理是消除这种噪声的有效手段，例如使用“（2n+1点）单纯移动平均”滤波方法。这种方法通过取yi中心的前后n个数据点（yi-n, ..., yi-1, yi, ..., yi+n），计算它们的平均值作为新的yi值，以降低噪声影响。n的选择很重要，增大n可以提高平滑效果，但可能会导致数据细节丢失（失真）。 以9点单纯移动平均为例，函数`smooth_data`接受输入数据y和窗口大小n，通过循环计算每个位置的平滑值。在主程序中，我们展示了如何生成原始测试数据（如Y=5./(1+t.^2)），并应用这个平滑函数来清理噪声。 这部分内容介绍了在Matlab中进行数据预处理的基本思路和技术，包括异常值检测（如拉依达检验和一阶差分法）以及常用的数据平滑方法（如移动平均）。这对于数据分析和建模来说至关重要，因为它确保了后续分析的准确性，避免了错误结论的产生。