如何平滑 MATLAB 中的曲线
在 MATLAB 中平滑曲线涉及使用平滑函数来去除数据中的噪声和波动。常用的平滑函数包括：
1. 移动平均
y_smoothed = movmean(y, n)登录后复制
其中：
-
y 是原始数据
n 是移动平均窗口的大小
2. Savitzky-Golay 滤波
y_smoothed = sgolayfilt(y, order, framelen)登录后复制
其中：
-
y 是原始数据
order 是多项式阶数
framelen 是滤波窗口的大小
3. LOESS 回归
y_smoothed = loess(x, y, span)登录后复制
其中：
-
x 是自变量
y 是因变量
span 是 LOESS 拟合的带宽
4. Butterworth 滤波
[b, a] = butter(order, cutoff) y_smoothed = filtfilt(b, a, y)登录后复制
其中：
-
order 是滤波器的阶数
cutoff 是截止频率
y 是原始数据
参数调整
平滑函数的参数选择取决于数据的特点和所需的平滑程度。
- 移动平均：n 值越大，平滑效果越强。Savitzky-Golay 滤波：order 值越大，拟合的多项式阶数越高，平滑效果越强。framelen 值越大，滤波窗口越大，平滑效果也越强。LOESS 回归：span 值越大，拟合的带宽越大，平滑效果越强。Butterworth 滤波：order 值越大，滤波器的阶数越高，平滑效果越强。cutoff 值越大，截止频率越高，高频噪声越会被去除。
选择平滑函数
选择适当的平滑函数取决于数据的特征和所需的平滑程度。对于高频噪声较多的数据，可以使用 Butterworth 滤波或 LOESS 回归。对于低频波动较多的数据，可以使用 Savitzky-Golay 滤波或移动平均。
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