matlab如何剔除噪音数据?

Posted 2023-04-19

matlab用已知数据划出曲线，但是数据采集过程有很多噪音，就是数据的波动，如何使用matlab剔除，或者减小这些噪音？谢谢

可以用卷积，利用卷积的平滑原理

命令是conv

比如数据是a,

b=ones(1,20);%这里的20可以视情况而定

c=conv(a,b);

c([1:10,end:-1:end-8])=[]

得到的c长度比a大(20-1),需要去掉,前面去10个，后面去9个

图片是我的一个数据这样处理后的结果

参考技术A 一般去噪，大的方向来说有两类，一是"删除"异常值，二是"转化"异常值。比如将数据转化为秩，又如分位数分箱，前1%的数据记为1,前2%的数据记为2，以此类推。这样一来，确实摆脱了异常值，但将连续型的数据转为秩，或者转为1-100,1-1000等等，信息的损失是无法避免的。

第一种方法，由于观测的删除造成信息损失，第二种则由于数据形态的转变造成信息损失。

很多时候，在不能保证原汁原味的数据情况下，少许的信息损失也是可以接受的，不同的去噪方法，造成的信息损失自然各不相同。

关于用MATLAB设计对信号进行频谱分析和滤波处理的程序

基本要求：

设计出一套完整的系统，对信号进行频谱分析和滤波处理；
1．产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计三种高通，低通，带通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波后信号的频谱。

2.采集一段含有噪音的语音信号（可以录制含有噪音的信号，或者录制语音后再加进噪音信号），对其进行采样和频谱分析，根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号。

只要有程序就可以了，谢谢各位了，提供点帮助喽！！没学过MATLAB，自学的，要做很难的这个就有点困难啦！！这两个题目随便哪个都可以.先谢谢啦!!好的答案会追加分的，目前我只有这么多了!

完整的程序
%写上标题
%设计低通滤波器：
[N,Wc]=buttord()
%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器
[h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应
figure(2); % 打开窗口2
subplot(221); %图形显示分割窗口
plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图
title(巴氏低通滤波器'');
grid; %绘制带网格的图像
sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形
xlabel('时间 (seconds)');
ylabel('时间按幅度');
SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换
w= %新信号角频率
subplot(223);
plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图
title('低通滤波后的频谱图');
%设计高通滤波器
[N,Wc]=buttord()
%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器
[h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应
figure(3);
subplot(221);
plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图
title('巴氏高通滤波器');
grid; %绘制带网格的图像
sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形
xlabel('Time(seconds)');
ylabel('Time waveform');
w; %新信号角频率
subplot(223);
plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图
title('高通滤波后的频谱图');
%设计带通滤波器
[N,Wc]=buttord([)
%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth带通滤波器
[h,f]=freqz(); %求数字带通滤波器的频率响应
figure(4);
subplot(221);
plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图
title('butter bandpass filter');
grid; %绘制带网格的图像
sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形
xlabel('Time(seconds)');
ylabel('Time waveform');
SF=fft(); %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换
w=( %新信号角频率
subplot(223);
plot(')); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图
title('带通滤波后的频谱图'); 参考技术A 采样没什么，就是产生一个连续的（实际还是数字信号），实际上就是再进行一下抽取。
变化就用fft函数。
滤波器设计有专门的函数来实现，iir的有巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等等。fir可以直接在频域设计，应该也有专门的函数，忘了。高通就是用1减去低通，带通就是高通加低通减1，当然这是比较投机的方法，数字信号处理在fir设计里有专门讲几种滤波器的设计。 参考技术B 可以给RMB啊