4.8、matlab信号生成与预处理--剔除异常值：hampel()函数

1、信号生成与预处理--剔除异常值简介

在信号生成和预处理过程中，有时候需要剔除异常值（outliers）以确保信号数据的准确性和可靠性。MATLAB提供了一些方法来识别和去除异常值，以下是一些常用的方法：

1. 箱线图检测异常值： 使用箱线图（boxplot）可以可视化数据的分布，并且明显显示出异常值。可以通过计算上下四分位数和异常值的定义来识别和标记异常值。

2. Z-Score方法： Z-Score方法是一种统计方法，可以衡量每个数据点与数据集的平均值的标准偏差之间的距离。通常情况下，如果Z-Score大于某个阈值（如3），则可以将数据点视为异常值。

3. Grubbs检验： Grubbs检验是一种统计测试，用于鉴别数据集中的异常值。它基于假设数据是正态分布的前提进行计算。

4. Hampel滤波器： Hampel滤波器是一种非参数方法，结合了中值滤波和标准差方法，可以有效地识别和剔除异常值。

一旦识别出异常值，可以采取以下方法来处理异常值：

• 替换异常值为数据集的均值、中位数或者上下限值
• 删除异常值
• 使