轮廓平滑

CONTOURSPLINE(X,Y,Z,N)创建具有N个等高线级别的等高线图，将Z值视为XY平面上的高度。X和Y是定义X轴和Y轴的向量，长度分别为size(Z,2)和size(Z,1)。CONTOURSPLINE(X,Y,Z,V)在给定的层级V上绘制轮廓。注意，CONTOURSPLINE可用于平滑轮廓，但不能解决数据质量问题。

基于局部回归线的二维轮廓平滑算法 此方法针对由一系列有序点集定义的二维区域轮廓进行平滑处理。算法的核心思想是将每个轮廓点投影到其邻近点的局部回归线上。 算法步骤： 确定邻域范围： 对于每个点，选取其左右两侧N个相邻点，形成包含2N+1个点的邻域。 计算局部回归线： 利用线性回归方法，基于选取的邻域点计算出局部回归线。 投影点： 将当前点投影到计算出的局部回归线上。 遍历所有点： 对轮廓上的所有点重复步骤1-3，实现轮廓的平滑处理。 参数选择： N值决定了平滑程度，N越大，曲线越平滑。然而，过大的N值可能导致细节信息的丢失，尤其在拐角处。 为了避免过度平滑带来的问题，可以采用高斯加权最小二

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL，传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段：S(k).level包含第k条轮廓的高度级别，S(k).numel包含描述第k条线的点数，S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的，S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据，S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。

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

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

该方法能够在给定的轮廓值上，无需插值，直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别，但其语法相似，为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。

傅里叶变换提轮廓的技巧，用 MATLAB 做起来还挺顺的。文里先搞了个加了噪声和倾斜项的sin信号，模拟得到位。直接上fft，抓频率，再干掉高频噪声和低频趋势，ifft一还原，轮廓就清爽多了。嗯，过程中像边缘失真这类问题也有讲到，怎么用窗函数、怎么调fftshift这些小技巧都有。适合那种要从乱七八糟信号里提特征频率的场景，比如医学成像或者地震啥的，挺实用的。

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

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