使用实时编辑器任务清理混乱的数据并定位极值

打开实时脚本

您可以使用实时编辑器任务序列以交互方式预处理数据，在每个步骤中可视化数据。本例使用五个任务来清除具有缺失值和异常值的噪声数据，以便识别局部极小值和极大值。有关实时编辑器任务的详细信息，请参见将交互式任务添加到实时脚本.

首先，创建并绘制一个混乱数据向量，其中包含四个楠值和五个异常值。

x=1:100；数据=cos（2*pi*0.05*x+2*pi*rand）+0.5*randn（1100）；数据（20:20:80）=NaN；数据（10:20:90）=[-50 40 30-45 35]；

要绘制混乱的数据，请打开创建绘图任务首先键入关键字情节在代码块中，然后单击创建绘图当它出现在菜单中时。选择打印类型和输入数据以打印数据。

取代楠数据中的值并可视化结果，打开清除丢失的数据任务首先键入关键字丢失的在代码块中，然后单击清除丢失的数据当它出现在菜单中时。选择输入数据和清理方法以自动绘制填充数据。

现在，您可以使用清除异常数据任务键入关键字异常值在新代码块中，单击清除异常数据打开任务。选择清洁数据作为输入数据。您可以自定义清除和检测异常值的方法，并调整阈值以查找更多或更少的异常值。

接下来，使用平滑数据任务键入关键字平整的并在任务出现时单击该任务。选择清洁数据2，上一个任务的输出，作为输入数据。选择一种平滑方法，然后调整平滑因子以实现更多或更少的平滑。

最后，开始键入关键字极值点击求局部极值. 使用平滑数据作为输入数据，并更改极值类型，以找到已清理、平滑数据的局部极大值和局部极小值。您可以调整局部极值参数以找到更多或更少的最大值和最小值。

要查看任务用于生成输出和可视化的代码，请单击任务窗口底部绘图上方的箭头。

该任务将显示代码块，您可以剪切并粘贴该代码块，以便稍后在现有脚本或其他程序中使用或修改。例如：

因为基础代码现在是live脚本的一部分，所以您可以继续使用任务创建的变量进行进一步处理最大指数要在平滑数据中找到相应的局部最大值，然后计算平均值：

另见