smoothdata.
平稳嘈杂数据
句法
描述
例子
平均移动平均数据
创建包含嘈杂数据的向量，并使用移动平均值平滑数据。绘制原始和平滑的数据。
x = 1：100;a = cos（2 * pi * 0.05 * x + 2 * pi * rand）+ 0.5 * randn（1,100）;b = smoothdata（a）;绘图（x，a，'-O'，x，b，'-X'） 传奇（'原始数据'那'平滑数据'）
嘈杂数据矩阵
创建一个矩阵，其行代表三个噪声信号。使用移动平均值光滑三个信号，并绘制平滑的数据。
x = 1：100;s1 = cos（2 * pi * 0.03 * x + 2 * pi * rand）+ 0.5 * randn（1,100）;s2 = cos（2 * pi * 0.04 * x + 2 * pi * rand）+ 0.4 * randn（1,100）+ 5;S3 = cos（2 * pi * 0.05 * x + 2 * pi * rand）+ 0.3 * randn（1,100） - 5;a = [s1;S2;S3];b = smoothdata（a，2）;绘图（x，b（1，:)，x，b（2，:)，x，b（3，:)）
高斯过滤器
使用高斯加权移动平均滤波器平滑噪声数据矢量。显示过滤器使用的窗口长度。
x = 1：100;a = cos（2 * pi * 0.05 * x + 2 * pi * rand）+ 0.5 * randn（1,100）;[b，window] = smoothdata（a，'高斯'）;窗户
窗口= 4.
使用更大的长度20窗口平滑原始数据。绘制两个窗口长度的平滑数据。
c = smoothdata（a，'高斯'20）;绘图（x，b，'-O'，x，c，'-X'） 传奇（'小窗口'那'大窗口'）
矢量与南
创建一个嘈杂的传染媒介南值，并平滑数据忽略南，这是默认值。
a = [纳兰纳（1,48）Nan Randn（1,49）Nan];b = smoothdata（a）;
平滑数据包括南价值观。包含窗户的平均值南是南。
c = smoothdata（a，'IncludeNan'）;
绘制平滑的数据B.和C。
情节（1：100，B，'-O'，1：100，c，'-X'） 传奇（'忽略南'那'包括南'）
使用采样点的平滑数据
创建与时间向量对应的嘈杂数据的向量T.。相对于时间顺利的数据T.，并绘制原始数据和平滑数据。
x = 1：100;a = cos（2 * pi * 0.05 * x + 2 * pi * rand）+ 0.5 * randn（1,100）;T = DateTime（2017,1,1,0,0,0,0,0,0,0）+小时（0:99）;b = smoothdata（a，'samplepoints'，t）;绘图（t，a，'-O'，t，b，'-X'） 传奇（'原始数据'那'平滑数据'）
输入参数
一种-输入数组
向量|矩阵|多维数组|桌子|时间表
输入数组，指定为矢量，矩阵，多维数组，表或时间表。如果一种是一个表或时间表，那么变量必须是数字，或者你必须使用'datavariables'名称 - 值对明确列出数字变量。使用还包含非数字变量的表格，指定变量很有用。
数据类型：双倍的|单身的|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑|桌子|时间表
复数支持：金宝app是的
暗淡-尺寸运行
正整数标量
维度运行，指定为正整数标量。如果没有指定值，则默认值是第一个数组维度，其大小不等于1。
考虑一个矩阵一种。
b = smoothdata（a，1）平滑每列中的数据一种。
b = smoothdata（a，2）平滑每行数据一种。
什么时候一种是一个表或时间表，暗淡不受支持。金宝appsmoothdata.沿每个表或时间可变分别操作。
数据类型：双倍的|单身的|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64
方法-平滑方法
'movmean'（默认）|'movmedian'|'高斯'|'洛杉矶'|'黄土'|'rlowess'|'rloess'|'sgolay'
平滑方法，指定为以下之一：
'movmean'- 在每个窗口上移动平均值一种。该方法可用于减少数据的周期性趋势。'movmedian'- 在每个窗口上移动中位数一种。此方法可用于在存在异常值时减少数据的周期性趋势。'高斯'- 每个窗口的高斯加权移动平均值一种。'洛杉矶'- 在每个窗口上线性回归一种。该方法可以计算得昂贵，但导致不连续性较少。'黄土'- 每个窗口的二次回归一种。这种方法略高于计算昂贵'洛杉矶'。'rlowess'- 在每个窗口上鲁棒线性回归一种。此方法是该方法的更昂贵版本'洛杉矶'，但对异常值更加强大。'rloess'- 在每个窗口上强大的二次回归一种。此方法是该方法的更昂贵版本'黄土'，但对异常值更加强大。'sgolay'- Savitzky-Golay过滤器，根据拟合在每个窗口上的二次多项式平滑一种。当数据快速变化时，该方法可以比其他方法更有效。
窗户-窗口长度
正整数标量|正整数的两个元素矢量|正持续时间标量|两元素向量的正持续时间
窗口长度，指定为正整数标量，正整数的两个元素矢量，正持续时间标量或正持续时间的两个元素矢量。
什么时候窗户是一个正整数标量，然后窗口以当前元素为中心，并包含窗口1邻居元素。如果窗户甚至，窗口符合当前和以前的元素。如果窗户是正整数的两个元素矢量[b f]，然后窗口包含当前元素，B.元素向后，和F元素前进。
什么时候一种是一个时间表或何时'samplepoints'被指定为一个约会时间或者期间向量，窗户必须是类型期间，并且相对于采样点计算窗口。
当窗口长度也指定为输出参数时，输出值与输入值匹配。
数据类型：双倍的|单身的|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|期间
nanflag.-南健康）状况
'omitnan'（默认）|'IncludeNan'
南条件，指定为以下值之一：
'omitnan'- 忽略南输入中的值。如果窗口包含全部南那么值smoothdata.回报南。'IncludeNan'- 包括南计算每个窗口内时的值，导致南。
名称值对参数
指定可选的逗号分离对名称，价值论点。姓名是参数名称和价值是相应的价值。姓名必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。
SmoothData（A，'SmoothingFactor'，0.5）
输出参数
算法
未指定平滑方法的窗口大小，smoothdata.基于启发式计算默认窗口大小。对于平滑因子τ，启发式估计移动平均窗口大小，其衰减输入数据的能量的大约100×百分比。
扩展能力
在R2017A介绍
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