能使曲线变平滑的一维滤波器_菜鸟进阶系列·MATLAB数学建模·数据预处理(一）剔除异常值及平滑处理...

2021.1.14，时间一点一点地流逝，数学建模进度条发展状况不容乐观，冲冲冲！

最重点的事情在本篇的最后，你也可以直接看末尾——medfilt优先级最高

数据预处理，顾名思义，预处理操作有很多，总的来说，它的一个形象的起搏就是“胃肠前端的咀嚼”，较为复杂的预处理和正式处理的界限会模糊——对于消化系统，胃其实也算肠的预处理前端，但它比咀嚼要复杂的多。

我们在咀嚼时，会把硌牙的异物吐出来已免其进入肠胃——剔除异常值，为此需要判定硌牙的程度——置信

拉依达方法就是高中数学所学的3西格玛原则，大于3西格玛原则的我们认为它不可信，也就是认为它是假的，就把它剔除。话说代码实例略是几个意思？考题不会出现？或者说，这事干脆不用MATLAB，用Excel/WPS表格就行?——但我用后者发现不会弄……还是用MATLAB自己写一个吧~如图，A(2,2)即为异常值

我们现在来把异常值踢了：

行列两重循环遍历所有元素，将异常值置0

这个wn叫肖伟勒系数，它随着测量次数n的增加而缓慢增加，

Sx是数据xi的标准差，拉依达方法的3西格玛原则相当于让肖伟勒系数wn=3。

x=load('error.dat');%导入数据

n=length(x);%求得测量次数n

subplot(2,1,1);

plot(x,'o');