Matlab初级数据处理实战：误差剔除与线性归一化课程设计

本资源是一份针对Matlab初级数据处理的课程设计，包含了丰富的实战内容和理论应用。课程主要围绕以下知识点展开： 1. 数据导入与预处理： 主程序`main.m`首先通过`xlsread`函数读取名为'shuju.xls'的Excel文件中的数据，并将数据存储在`shujutextcell`中。数据被分为两部分：`biaoti`（标题）和`shuju`（数值矩阵）。通过`mean`和`std`函数计算了数据集的平均值`av`和标准差`singme`，然后将数据减去平均值进行标准化处理。 2. 粗差处理（粗大误差剔除）： 该部分使用`again.m`函数进行粗差判别，采用莱以特准则，当某行数据的残差超过阈值（0.002）时，认为存在粗大误差并剔除该行。经过此步骤后，得到了剔除粗大误差后的数据`shuju`。 3. 系统误差检测： 通过计算不同列的残差标准差（公式1和公式2），并与预先设定的阈值进行比较，判断是否存在系统误差。如果发现某列的标准差比例异常，程序会输出相应的列号。 4. 数据归一化： 数据进行了两种类型的归一化处理：线性列归一化（0-1范围）和线性归一化（最小值到最大值的比例）。线性归一化的代码片段显示了如何将原始数据减去最小值，然后除以最大值与最小值之差，以便将所有数据映射到同一尺度。 5. 线性回归： 虽然没有明确提到线性回归的部分，但可以推测在课程设计中可能涉及对处理后的数据进行线性模型建立或拟合的实践，因为课程设计通常会涵盖数据分析的多个方面，包括但不限于预测模型。 6. 递归算法： 提供的信息中未直接提及递归算法，但若课程设计中包含这一部分，可能是用在数据处理的某个环节，例如在计算平均值、标准差或迭代过程中可能运用到了递归。 整个课程设计不仅涵盖了Matlab的基本操作，如数据读取、处理和分析，还深入探讨了误差处理和数据规范化的重要性，以及可能的统计检验方法。对于学习者来说，这是一个很好的实践平台，可以帮助他们理解Matlab在实际项目中的应用。