使用Live Editor任务清洁杂乱数据并找到极值

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您可以使用Live Editor任务序列交互式预处理数据，在每个步骤中可视化数据。此示例使用四个任务来清洁具有缺失的值和异常值的嘈杂数据，以便识别本地最小值和最大值。有关实时编辑任务的更多信息，请参阅将交互式任务添加到实时脚本。

首先，创建和绘制包含四个的杂乱数据的向量南价值观和五个异常值。

x = 1：100;DATA = COS（2 * PI * 0.05 * x + 2 * pi * rand）+ 0.5 * RANDN（1,100）;数据（20:20:80）=楠;数据（10:20:90）= [-50 40 30 -45 35];绘图（x，数据）

取代南数据中的值和可视化结果，打开清洁缺失的数据任务。首先键入关键字失踪在代码块中，然后单击清洁缺失的数据当它出现在菜单中。选择输入数据和清洁方法，以自动绘制填充的数据。

您现在可以通过使用之前任务中的清理数据中的异常值删除清洁异常值数据任务。输入关键字异常值在一个新的代码块中，然后单击清洁异常值数据打开任务。选择cleaneddata.作为输入数据。您可以自定义清洁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，使用前一个任务将清理的数据平滑平滑数据任务。输入关键字光滑的并在出现时单击任务。选择CleanedData2.，将前一个任务的输出作为输入数据。选择一个平滑的方法，并调整平滑因子或多或少的平滑。

最后，开始键入关键字极值然后点击找到当地的极值。采用smootheddata.作为输入数据并更改Extrema类型以查找清洁，平滑数据的本地最大值和本地最小值。您可以调整本地极值参数以查找更多或更少的最大值和最小值。

要查看用于生成输出和可视化的任务的代码，请单击“绘图”上方任务窗口底部的箭头。

任务显示代码块，您可以在现有脚本或其他程序中剪切和粘贴以使用或修改。例如：

由于底层代码现在是实时脚本的一部分，因此您可以继续使用任务创建的变量进行进一步处理。例如，您可以使用maxindices.要在平滑数据中查找相应的本地最大值，然后计算平均值：

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