Сгенерируйте синусоидальный сигнал, дискретизированный в течение 1 секунды при 100 Гц. Добавьте синусоиду более высокой частоты, чтобы симулировать шум.

fs = 100;
t = 0:1/fs:1;
x = sin(2*pi*t*3)+0.25*sin(2*pi*t*40);

Используйте средний фильтр 10-го порядка, чтобы сглаживать сигнал. Постройте график результата.

y = medfilt1(x,10);

plot(t,x,t,y)
legend('Original','Filtered')
legend('boxoff')

Сгенерируйте двухканальный сигнал, состоящий из синусоидов разных частот. Разместите шипы в случайных местах. Используйте NaNs, чтобы добавлять отсутствующие выборки случайным образом. Сбросьте генератор случайных чисел для воспроизводимых результатов. Постройте график сигнала.

rng('default')

n = 59;
x = sin(pi./[15 10]'*(1:n)+pi/3)';

spk = randi(2*n,9,1);
x(spk) = x(spk)*2;
x(randi(2*n,6,1)) = NaN;

plot(x)

Пропустите сигнал, используя medfilt1 с настройками по умолчанию. Постройте график фильтрованного сигнала. По умолчанию фильтр присваивает NaN медиане любого сегмента с отсутствующими выборками.

y = medfilt1(x);
plot(y)

Транспонируйте исходный сигнал. Повторите фильтрацию, указав, что функция работает вдоль строк. Исключить отсутствующие выборки при вычислении медиан. Если вы оставляете второй аргумент пустым, то medfilt1 использует порядок фильтра по умолчанию 3.

y = medfilt1(x',[],[],2,'omitnan');
plot(y')

Функция не может назначить значение сегменту, который содержит только NaNs. Увеличьте длину сегмента, чтобы устранить эту проблему. Изменение также удаляет выбросы более тщательно.

y = medfilt1(x,4,'omitnan');
plot(y)

Заполнение нуля по умолчанию результатов в функции, занижая значения сигналов в ребра. Уменьшите этот эффект, используя уменьшающиеся окна, чтобы вычислить медианы в концах.

y = medfilt1(x,4,'omitnan','truncate');
plot(y)