Matlab数据的预处理.ppt

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1、2021/7/25数据的预处理教材2021/7/25主要内容数据的平滑处理数据的标准化变换数据的极差归一化变换2021/7/25第一节数据的平滑处理2021/7/25一、smooth函数调用格式：yy=smooth(y)yy=smooth(y,span)yy=smooth(y,method)yy=smooth(y,span,method)yy=smooth(y,'sgolay',degree)yy=smooth(y,span,'sgolay',degree)yy=smooth(x,y,…)2021/7/25%产生一个从0到2*pi的向量，长度为500>>t=linsp

2、ace(0,2*pi,500)';>>y=100*sin(t);%产生正弦波信号%产生500行1列的服从N(0,152)分布的随机数，作为噪声信号>>noise=normrnd(0,15,500,1);>>y=y+noise;%将正弦波信号加入噪声信号>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,y);%绘制加噪波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('y=sin(t)+噪声');%为Y轴加标签【例3.1-1】产生一列正弦波信号，加入噪声信号，然后调用smooth函数对加入噪声的正弦波进行滤波（平滑处理）2021/7/25移动平均法：

3、>>yy1=smooth(y,30);%利用移动平均法对y进行平滑处理>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,y,'k:');%绘制加噪波形图>>holdon;>>plot(t,yy1,'k','linewidth',3);%绘制平滑后波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('moving');%为Y轴加标签>>legend('加噪波形','平滑后波形');2021/7/25lowess方法：%利用lowess方法对y进行平滑处理>>yy2=smooth(y,30,'lowess');>>figure;%新建一个图形窗口>>pl

4、ot(t,y,'k:');%绘制加噪波形图>>holdon;>>plot(t,yy2,'k','linewidth',3);%绘制平滑后波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('lowess');%为Y轴加标签>>legend('加噪波形','平滑后波形');2021/7/25rlowess方法：%利用rlowess方法对y进行平滑处理>>yy3=smooth(y,30,'rlowess');>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,y,'k:');%绘制加噪波形图>>holdon;>>plot(t,yy3,'k','linewi

5、dth',3);%绘制平滑后波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('rlowess');%为Y轴加标签>>legend('加噪波形','平滑后波形');2021/7/25loess方法：%利用loess方法对y进行平滑处理>>yy4=smooth(y,30,'loess');>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,y,'k:');%绘制加噪波形图>>holdon;>>plot(t,yy4,'k','linewidth',3);%绘制平滑后波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('loess');%为Y

6、轴加标签>>legend('加噪波形','平滑后波形');2021/7/25sgolay方法：%利用sgolay方法对y进行平滑处理>>yy5=smooth(y,30,'sgolay',3);>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,y,'k:');%绘制加噪波形图>>holdon;>>plot(t,yy5,'k','linewidth',3);%绘制平滑后波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('sgolay');%为Y轴加标签>>legend('加噪波形','平滑后波形');2021/7/252021/7/25二、smooth

7、ts函数调用格式：output=smoothts(input)output=smoothts(input,‘b’,wsize)%盒子法output=smoothts(input,‘g’,wsize,stdev)%高斯窗方法output=smoothts(input,‘e’,n)%指数法2021/7/25【例3.1-2】现有上海股市日开盘价、最高价、最低价、收盘价、收益率等数据，时间跨度为2005年1月4日至2007年4月3日，共510组数据。完整数据保存在文件examp03_02.xls中，其中部分数据如下图所示。试调用smoothts函数对日收盘价