在 MATLAB 中平滑曲线的方法：移动平均：y_smoothed = movmean(y, n)Savitzky-Golay 滤波：y_smoothed = sgolayfilt(y, order, framelen)LOESS 回归：y_smoothed = loess(x, y, span)Butterworth 滤波：[b, a] = butter(order, cutoff); y_smoothed = filtfilt(b, a, y)
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)
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)
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)
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)
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。
