matlab信号平滑

信号优化平滑技术这一章探讨了两种利用频谱分析实现最佳信号平滑的创新经验方法。这两种方法适用于受噪声干扰的平稳和非平稳、线性和非线性信号，并基于频谱表示定理 (SRT) 进行信号分解，并利用最优控制的动态特性。 方法特点：* 生成低分辨率和平滑滤波器* 分别适用于长期和短期最佳跟踪和预测 验证方法：* 采用蒙特卡洛模拟对三类主要信号进行分析* 将双 SRT 方法与广为人知的经验希尔伯特-黄变换 (HHT) 的类似优化版本进行比较

通过设计数字滤波器进行心电信号滤波，并将其与平滑滤波器进行对比，以有效去除信号中的噪声和干扰。

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

无噪音的录音机信号。

五点均值法的 MATLAB 程序，挺适合拿来做数据平滑的。你要是常跟振动信号打交道，应该知道，采集回来的数据常常带着不少噪声毛刺。直接看图像，乱七八糟一堆小刺，根本看不清主干走势。这段程序就是干这事的——用五点滑动平均来给你把这些毛刺干掉。 用的是比较常见的最小二乘法原理，核心思想就是拿一小段数据做个线性拟合，滑过去的时候一边算一边平滑。说白了，就是把数据里的尖刺磨平，让图线更顺滑。效果挺自然的，不像某些滤波一刀切那么生硬。 调用也不复杂，一般你只需要喂一组原始数据进去，它就能帮你得服服帖帖的。要是你做过 FFT 或者信号包络提取，那就更能感受到它的价值。图一画，差距立马显现出来。 你还可以参

数据平滑的分箱方法，例如对排序后的价格数据（美元）进行分箱： 4, 8, 9, 15, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 将其划分为等深的箱： 箱1：4, 8, 9, 15 箱2：21, 24, 25 箱3：26, 28, 29, 34 可使用箱平均值或箱边界值进行平滑： 箱平均值平滑： 箱1：9, 9 箱2：23, 23 箱3：29, 29 箱边界值平滑： 箱1：4, 15 箱2：21, 25, 25 箱3：26, 34

如果x是向量，请计算x的单变量平滑中位数。如果x是矩阵，则计算每列的单变量平滑中位数并返回它们的行向量。可以指定参数dim来沿特定维度操作。当前版本不支持超过二维的数组。该函数使用Newton-Bisection混合算法，通过最小化目标函数 S(p) = sum {(x(i) - p).^2 + (x(j) - p).^2} .^ 0.5 的一阶导数根来实现平滑中位数。默认情况下，一阶导数的容差(Tol)设置为单机精度。平滑的原理是轻微调整中位数的估计点。使用平滑中位数的Bootstrap置信区间对总体分布的普通中位数具有良好的覆盖范围，还可通过Studentized bootstrap和百分