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【MATLAB 从零到进阶】day9 数据的平滑处理

 爱吃西红柿的婕 2017-07-28

smoothts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

【例7.1-2】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examp7_1_2.xls中,其中部分数据如下图所示。试调用smoothts函数对日收盘价数据进行平滑处理

绘制日收盘价曲线图:

% 从文件examp7_1_2.xls中读取数据

>> x = xlsread('examp7_1_2.xls');

>> price = x(:,4)'; % 提取矩阵x的第4列数据,即收盘价数据

>> figure; % 新建一个图形窗口% 绘制日收盘价曲线图,黑色实线,线宽为2

>> plot(price,'k','LineWidth',2); % 为X轴和Y轴加标签

>> xlabel('观测序号');

>> ylabel('上海股市日收盘价');

1.jpg

盒子法:

% 用盒子法平滑数据,窗宽为30

>> output1 = smoothts(price,'b',30);

% 用盒子法平滑数据,窗宽为100

>> output2 = smoothts(price,'b',100);

>> figure; % 新建一个图形窗口

>> plot(price,'.'); % 绘制日收盘价散点图

>> hold on

% 绘制平滑后曲线图,黑色实线,线宽为2

>> plot(output1,'k','LineWidth',2);

% 绘制平滑后曲线图,黑色点划线,线宽为2

>> plot(output2,'k-.','LineWidth',2);

% 为X轴和Y轴加标签

>> xlabel('观测序号'); ylabel('Box method');

% 为图形加标注框

>> legend('原始散点','平滑曲线(窗宽30)','平滑曲线(窗宽100)','location','northwest');

2.jpg

用高斯窗方法平滑数据:

>> output3 = smoothts(price,'g',30); % 窗宽为30,标准差为默认值0.65

>> output4 = smoothts(price,'g',100,100); % 窗宽为100,标准差为100

>> figure; % 新建一个图形窗口

>> plot(price,'.'); % 绘制日收盘价散点图

>> hold on % 绘制平滑后曲线图,黑色实线,线宽为2

>> plot(output3,'k','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图,黑色点划线,线宽为2

>> plot(output4,'k-.','LineWidth',2); % 为X轴和Y轴加标签>> xlabel('观测序号'); ylabel('Gaussian window method');

>> legend('原始散点','平滑曲线(窗宽30,标准差0.65)',... '平滑曲线(窗宽100,标准差100)','location','northwest');

3.jpg

用指数法平滑数据:

>> output5 = smoothts(price,'e',30); % 用指数法平滑数据,窗宽为30

>> output6 = smoothts(price,'e',100); % 用指数法平滑数据,窗宽为100 >> figure; % 新建一个图形窗口

>> plot(price,'.'); % 绘制日收盘价散点图

>> hold on % 绘制平滑后曲线图,黑色实线,线宽为2

>> plot(output5,'k','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图,黑色点划线,线宽为2

>> plot(output6,'k-.','LineWidth',2); % 为X轴和Y轴加标签>> xlabel('观测序号'); ylabel('Exponential method');

>> legend('原始散点','平滑曲线(窗宽30)','平滑曲线(窗宽100)','location','northwest');

4.jpg

三、medfilt1函数(一维中值滤波)

调用格式:

y = medfilt1(x,n)

y = medfilt1(x,n,blksz)

y = medfilt1(x,n,blksz,dim)


【例7.1-3】产生一列正弦波信号,加入噪声信号,然后调用medfilt1函数对加入噪声的正弦波进行滤波(平滑处理)

% 产生一个从0到2*pi的向量,长度为500

>> t = linspace(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

5.jpg

2015-6-28 22:41:42 上传
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中值滤波:

% 调用medfilt1对加噪正弦波信号y进行中值滤波,并绘制波形图

>> yy = medfilt1(y,30); % 指定窗宽为30,对y进行中值滤波

>> figure; % 新建一个图形窗口>> plot(t,y,'k:'); % 绘制加噪波形图

>> hold on % 绘制平滑后曲线图,黑色实线,线宽为3

>> plot(t,yy,'k','LineWidth',3);

>> xlabel('t'); % 为X轴加标签

>> ylabel('中值滤波'); % 为Y轴加标签

>> legend('加噪波形','平滑后波形');

6.jpg


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