MATLAB数据处理模型RPCA异常值检测代码优化版

在数学建模数据处理方面，提供了基于RPCA方法的异常值检测参考代码。

随着技术的不断进步，MATLAB数据处理模型代码正在优化，以利用多尺度小波分解技术更精准地侦测时间序列中的异常点位置。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

这个GitHub项目探索压缩功能在视频篡改检测中的潜力。视频操纵是当前数字社会的一个重要问题，存在许多先进的视频处理技术，需要一种不依赖于特定篡改方法的通用检测技术。本项目通过优化MATLAB图像处理代码，结合视频压缩技术，开发一种能够检测各种篡改类型的解决方案。详细注释和代码示例可在GitHub页面底部找到。

Matlab Central的非刚性ICP代码已经经过修改，使其更易于运行。当刚性ICP遇到Infs或NaN时，已添加了异常处理。注释已添加，虽然不总是有用，但将大多数变量重命名为更易读的名称，尝试简化代码以提高可读性。尽管看起来运行速度较慢，但代码似乎仍然能正常工作，虽然这似乎归因于刚性ICP的错误阈值非常低。该功能描述了如何将源/模板网格非刚性地变形以对齐第二个目标网格。各向同性网格是首选。由于ICP技术的特性，该功能运行速度较慢，处理大型网格最多需要15分钟。nonrigidICP是主要文件，需要网格的顶点和面作为输入。

MATLAB数据处理模型基于格拉布斯准则，用于检测和处理异常数据，提供了代码下载。

matlab开发：非线性时间序列异常值检测与替换方法。通过适当的局部值检测和替换，提高数据处理的准确性。

适合毕业设计或课程设计作业的 Matlab 算法和工具源码，经过严格测试，可直接运行。欢迎咨询使用问题，将及时解答。

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。