Matlab 去趋势处理

最新推荐文章于 2024-03-05 09:31:59 发布

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本文介绍了数据处理中的去趋势技术，用于去除传感器数据的偏移，以便更专注于波动分析。文章提供了两种方法：使用`detrend`函数进行连续线性趋势处理，以及利用最小二乘法的`polydetrend`函数进行多项式拟合消除趋势。通过实例展示了这两种方法的应用，并给出了MATLAB代码示例。

1.介绍

去趋势处理可以去除传感器获取数据时产生的偏移，可以将数据分析集中在波动上

2.原理

对数据减去一条最优（拟合）的直线，平面或者曲面，使得处理后的数据均值为零

3.函数

3.1连续线性趋势

 y  = detrend(x)     # 从x的数据中去除最优的直线拟合

 y = detrend(x, n)  # 当n = 0 , 去除均值；n = 1, x去除线性趋势；n = 2 ，去除二次线性趋势

clc;
clear all;
close all;

t = 0:20
x = 3*sin(t) + t
y = detrend(x)
y1 = detrend(x,2)

figure(1)
plot(t, x, t, y, t, x-y, "k:")
legend("input data", "Detrend data", "trend","location","northwest")

3.2 最小二乘法拟合消除

[y,xtrend]=polydetrend(x,fs,m)  # fs:采样频率； m: 多项式阶数； y:去趋势的结果； xtrend: 拟合的曲线  


clc;
clear all;
close all;


t = 0:20
x = 3*sin(t) + t
y = detrend(x)
[y1,xtrend] = polydetrend(x,100,6);


figure(1)
plo