Можно интерактивно предварительно обработать данные с помощью последовательностей задач Live Editor, визуализируя данные на каждом шаге. Этот пример использует пять задач, чтобы очистить зашумленные данные с отсутствующими значениями и выбросами, порядок идентифицировать локальные минимумы и максимумы. Дополнительные сведения о задачах Live Editor см. в разделе Добавление интерактивных задач в Live Script.
Во-первых, создайте и постройте вектор грязных данных, который содержит четыре NaN значения и пять выбросов.
x = 1:100; data = cos(2*pi*0.05*x+2*pi*rand) + 0.5*randn(1,100); data(20:20:80) = NaN; data(10:20:90) = [-50 40 30 -45 35];
Чтобы построить график грязных данных, откройте задачу Create Plot. Начните, введя ключевое слово plot в блоке кода и нажмите Create Plot когда он появляется в меню. Выберите тип графика и входные данные для построения графика.
Для замены NaN значения в данных и визуализация результатов, откройте задачу Clean Missing Data. Начните, введя ключевое слово missing в блоке кода и нажмите Clean Missing Data когда он появляется в меню. Выберите входные данные и метод очистки, чтобы автоматически построить график заполненных данных.
Теперь можно удалить выбросы из очищенных данных в предыдущей задаче с помощью задачи «Чистые данные выбросов». Введите ключевое слово outliers в новом кодовом блоке и нажмите Clean Outlier Data чтобы открыть задачу. Выберите cleanedData в качестве входных данных. Можно настроить методы очистки и обнаружения выбросов и настроить порог, чтобы найти больше или меньше выбросов.
Затем сглаживайте очищенные данные из предыдущей задачи с помощью задачи Сглаживать данные. Введите ключевое слово smooth и щелкните задачу, когда она появится. Выберите cleanedData2, выходы предыдущей задачи в качестве входных данных. Выберите метод сглаживания и скорректируйте коэффициент сглаживания для более или менее сглаживания.
Наконец, начните вводить ключевое слово extrema и нажмите Find Local Extrema. Использование smoothedData как входные данные и изменение типа extrema, чтобы найти как локальные максимумы, так и локальные минимумы очищенных сглаженных данных. Можно настроить локальные параметры extrma, чтобы найти больше или меньше максимумов и минимумов.
Чтобы просмотреть код, который задача использовала для генерации выхода и визуализации, щелкните стреле в нижней части окна задачи, над графиком.
Задача отображает блок кода, который можно вырезать и вставить, чтобы использовать или изменить позже в существующем скрипте или другой программе. Для примера:
Поскольку базовый код теперь является частью вашего live скрипта, можно продолжать использовать переменные, созданные задачей, для дальнейшей обработки. Для примера можно использовать maxIndices чтобы найти соответствующие локальные значения максимумов в сглаженных данных, а затем вычислить среднее значение:
fillmissing | filloutliers | ischange | islocalmax | islocalmin | ismissing | isoutlier | rmmissing | rmoutliers | smoothdata