关于smooth的研究

  1、  http://powerelite.blog.163.com/blog/static/429658912013459306166/  Matlab SMooth 函数  

  2、   http://wenku.baidu.com/link?url=FIonsesgGIoICBiRCsfef_SAyhy59ik3TiThcp01-SNoIavzD58NGns2MtNr8GDclFOTO6wECpWHH9viqnuOIxWNSFTaVrYMQLUWZsJrvUm###&qq-pf-to=pcqq.c2c    数据预处理的MATLAB实现

 3、 http://blog.163.com/value_strategy/blog/static/2059130992011727854031/ 用R平滑价格曲线的方法之一：LOWESS  

 4、http://blog.sina.com.cn/s/blog_618af1950100pmnf.html  Matlab plot 多条曲线 

关于Span的测试

 

Pid	总的	Span=4000	Span=1000	Span=500	Span=100	Span=50	Span=10	5
85	1585	1560	1560	1560	1560	1560	1565	1571
86	1399	1362	1362	1362	1362	1362	1366	1357
88	92	67	67	67	67	67	62	68
89	299	232	232	232	231	228	243	261
90	1426	1394	1394	1394	1394	1395	1395	1399
91	386	360	360	360	360	360	357	368
92	7	4	4	4	4	4	4	6
93	3032	2800	2800	2800	2801	2863	2881	2948
94	49	42	42	42	42	42	42	44
95	1794	1756	1756	1756	1756	1757	1761	1774
96	1551	1488	1488	1488	1488	1489	1503	1527
97	2054	1958	1958	1958	1958	1957	1962	1984
98	2167	2114	2114	2114	2113	2117	2123	2140
100	1423	1391	1391	1391	1391	1392	1395	1404
101	2647	2593	2593	2593	2592	2593	2606	2617
102	1785	1742	1742	1742	1742	1743	1748	1756
103	307	279	279	279	278	276	283	284
104	1620	1600	1600	1600	1600	1601	1601	1611
105	1682	1651	1651	1651	1651	1651	1654	1664
106	2026	1924	1924	1924	1924	1937	1953	1984
107	2352	2278	2278	2278	2278	2281	2290	2317

 

双参数传递：

 

Pid	总的	Span=4000	Span=5 (Y,SPAN, 'lowess')	Span=5 (X,Y,'lowess')	Span=5 (X,Y,'lowess') X值变大后	Span=Y数据量的百分比(X,Y,0.3, 'lowess') ----X的为时间秒间隔
85	1585	1560	1571	1526	1558	1512
86	1399	1362	1357	1342	1365	1354
88	92	67	68	73	76	58
89	299	230	260	195	230	194
90	1426	1392	1398	1383	1392	1353
91	386	360	368	350	368	358
92	7	4	6	5	7	7
93	3032	2827	2948	2852	2916	2831
94	49	42	44	45	44	41
95	1794	1755	1773	1736	1776	1723
96	1551	1491	1527	1494	1517	1465
97	2054	1956	1983	1943	1989	1914
98	2167	2114	2140	2101	2136	2100
100	1423	1391	1404	1370	1397	1346
101	2647	2596	2618	2591	2615	2587
102	1785	1741	1756	1730	1749	1720
103	307	279	286	272	279	271
104	1620	1600	1611	1587	1603	1565
105	1682	1651	1664	1627	1656	1616
106	2026	1906	1985	1916	1964	1932
107	2352	2275	2317	2274	2291	2263

 

结论：

X是时间间隔数组（均与最早时间做差），Y是体重数组，span=0.3（Y的数据量的30%,span的范围为0.3～0.4，考虑到span值越小，数据量越多，故暂时选0.3），方法：Lowess’）。

注意：span的系数值影响数据处理后的效果，在数据量大的情况下，如果span值越大，呈现数据的两端拟合数据偏差越大，如果span值适合（0.1--0.4），所有数据的拟合效果偏差都不大。

function fun(x,y)

pigx = load('pigtime.mat')

pigy = load('pigweight.mat')

x = pigx.pigtime(:,1)

y = pigy.pigweight(:,1)

figure

原点

hold on

plot(x,y,'*')