hampel
使用Hampel标识符去除离群值
语法
描述
hampel (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿）在没有输出参数的情况下，绘制过滤后的信号并注释被删除的离群值。
例子
从Sinusoid移除尖刺
生成100个正弦信号样本。用尖刺替换第6和第20个样品。
x =罪(2 *π* (0:99)/ 100);x (6) = 2;x (20) = 2;
使用hampel找出每一个与当地中位数相差超过三个标准差的样本。测量窗口由样品及其周围的6个样品组成，每边3个。
[y,我xmedianψ]= hampel (x);
绘制滤波信号并标注离群值。
n = 1:长度(x);情节(n, x)<年代pan style="color:#A020F0">在xmedian-3 *ψ情节(n, n, xmedian + 3 *ψ)情节(找到(i), x (i),<年代pan style="color:#A020F0">“sk”)举行<年代pan style="color:#A020F0">从传奇(<年代pan style="color:#A020F0">原始信号的，<年代pan style="color:#A020F0">“下限”，<年代pan style="color:#A020F0">“上限”，<年代pan style="color:#A020F0">“离群值”）
重复计算，但在计算中值时，只在每一边取一个相邻的样本。该函数将极值视为异常值。
hampel (x, 1)
多通道信号的汉普尔滤波
产生由不同频率的正弦波组成的双通道信号。在随机的地方放置尖峰。使用nan随机添加缺失的样本。重置随机数生成器以获得可重复的结果。画出信号。
rng (<年代pan style="color:#A020F0">“默认”n = 59;x =罪(π。/［15 10]'*(1:n)+pi/3)'; spk = randi(2*n,9,1); x(spk) = x(spk)*2; x(randi(2*n,6,1)) = NaN; plot(x)
使用以下方法对信号进行滤波hampel使用默认设置。
y = hampel (x);情节(y)
增加移动窗口的长度，降低阈值，将样本视为离群值。
y = hampel (x 4 2);情节(y)
输出每个通道的运行中值。在信号图上叠加中值。
(y, j, xmd, xsd) = hampel (x, 4, 2);情节(x)<年代pan style="color:#A020F0">在情节(xmd<年代pan style="color:#A020F0">“——”）
查找多通道信号中的异常值
产生一个多通道信号，由嵌入单位方差高斯白噪声的两个不同频率的正弦波组成。
rng (<年代pan style="color:#A020F0">“默认”t = 0;x =罪(pi. / (10; 2) * t)”+ randn(元素个数(t) 2);
对信号应用汉普尔滤波器。将那些与周围九个样本窗口的中值相差超过两个标准差的点作为离群点。输出一个逻辑矩阵，在离群点的位置为真。
k = 4;nsig = 2;[y, h] = hampel (x, k, nsig);
用它自己的一组坐标轴绘制信号的每个通道。画出原始信号、滤波信号和异常值。注释离群点位置。
为K = 1 and h = 1;ax =情节(2,1,k);情节(t) x (:, k))<年代pan style="color:#A020F0">在情节(t y (:, k))情节(t(香港),x(香港,k),<年代pan style="color:#A020F0">‘*’)举行<年代pan style="color:#A020F0">从斧子。XTick = t(香港);<年代pan style="color:#0000FF">结束
由汉普尔滤波器返回的信号统计
生成100个正弦信号样本。用尖刺替换第6和第20个样品。
n = 1:10 0;x =罪(2 *π* n / 100);x (6) = 2;x (20) = 2;
使用hampel计算每个样本的局部中值和估计标准差。输入参数使用默认值:
窗口大小为<年代pan class="inlineequation"> ．
与窗口中值相差超过三个标准差的点被认为是异常值。
策划的结果。
[y,我xmedianψ]= hampel (x);情节(n, x)<年代pan style="color:#A020F0">在情节(n, [1; 1] * xmedian + 3 *[1; 1] *ψ)情节(找到(i), x (i),<年代pan style="color:#A020F0">“sk”)举行<年代pan style="color:#A020F0">从传奇(<年代pan style="color:#A020F0">“信号”，<年代pan style="color:#A020F0">“低”，<年代pan style="color:#A020F0">“上”，<年代pan style="color:#A020F0">“离群值”）
使用窗口大小重复计算<年代pan class="inlineequation"> 用两个标准差作为判断异常值的标准。
sds = 2;disorderly = 10;[y,我xmedianψ]= hampel (x的sds);情节(n, x)<年代pan style="color:#A020F0">在情节(n, [1; 1] * xmedian + sds *[1; 1] *ψ)情节(找到(i), x (i),<年代pan style="color:#A020F0">“sk”)举行<年代pan style="color:#A020F0">从传奇(<年代pan style="color:#A020F0">“信号”，<年代pan style="color:#A020F0">“低”，<年代pan style="color:#A020F0">“上”，<年代pan style="color:#A020F0">“离群值”）
输入参数
x- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">输入信号
向量|<年代pan itemprop="inputvalue">矩阵
输入信号，指定为向量或矩阵。如果x是一个矩阵hampel处理每一列x作为一个独立的渠道。
例子:因为(π/ 4 * (0:159))+ randn (1160)是单通道行向量信号。
例子:因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是一个双通道信号。
数据类型:单|双
k- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">两边的邻居数
3.(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">整数标量
样本两边的邻居数<年代pan class="inlineequation">x<年代ub>年代，指定为整数标量。接近信号边缘的采样值小于k一边的样本与较小窗口的中值进行比较。
数据类型:单|双
nsigma- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">标准差数
3.(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的标量
样本的标准差数x必须与其本地中值不同，才能被视为离群值。指定nsigma作为实标量。该函数通过将局部中值绝对偏差(MAD)缩放一个因子来估计标准差<年代pan class="inlineequation">
．
数据类型:单|双
输出参数
更多关于
参考文献
[1] Liu, Hancong, siriish Shah, Wei Jiang。“在线异常值检测和数据清理。”计算机与化学工程．第28卷，2004年3月，1635-1647页。
[2] Suomela Jukka。“中值过滤相当于排序。”2014.
另请参阅
medfilt1|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">中位数|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">filloutliers|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">过滤器|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">isoutlier|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">疯了(统计学和机器学习工具箱)|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">movmad|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">movmedian|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">sgolayfilt
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