我在图表上绘制了大约 9000 个点：
[全分辨率]
其实剧情并没有我想的那么流畅。有什么方法可以将图表平滑到所需的程度？
或者某种形式的阈值，以便我可以选择性地平滑过于颠簸的部分？
我不确定，但快速傅立叶变换可以提供帮助吗？
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如果您有曲线拟合工具箱，您可以使用该smooth功能。默认方法是大小为 5 的移动平均（方法可以更改）。一个例子：
% some noisy signal
Fs = 200; f = 5;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
y = sin(2*pi*f*t) + 0.6*randn(size(t));
subplot(411)
plot(y), title('Noisy signal')
% smoothed signal
subplot(412)
plot( smooth(y, 5, 'moving') ), title('smooth')
ylim([-2 2])
filter如果没有，您可以使用核心 MATLAB中的函数使用您自己的窗口函数：
% equivalent to a moving average window
wndwSize = 5;
h = ones(1,wndwSize)/wndwSize;
subplot(413)
plot( filter(h, 1, y) ), title('filter + square window')
% Guassian
h = pdf('Normal',-floor(wndwSize/2):floor(wndwSize/2),0,1);
subplot(414)
plot( filter(h, 1, y) ), title('filter + Guassian window')
于 2009-10-04T11:11:44.083 回答
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一种简单的（临时）方法是alpha在每个点与其相邻点取一个加权平均值（可通过 调整）：
data(2:n-1) = alpha*data(2:n-1) + (1-alpha)*0.5*(data(1:n-2)+data(3:n))
或其一些变体。是的，为了更复杂，您可以先对数据进行傅立叶变换，然后再切断高频。就像是：
f = fft(data)
f(n/2+1-20:n/2+20) = zeros(40,1)
smoothed = real(ifft(f))
这会去除最高的 20 个频率。小心将它们对称地剪掉，否则逆变换不再是真实的。您需要仔细选择截止频率以实现正确的平滑级别。这是一种非常简单的滤波（频域中的箱式滤波），因此如果失真不可接受，您可以尝试轻轻衰减高阶频率。
于 2009-10-04T09:16:35.630 回答
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FFT 不是一个坏主意，但在这里可能有点矫枉过正。运行或移动平均线的结果通常很差，除了迟到的作业（和白噪声）之外，应该避免任何事情。
我会使用 Savitzky-Golay 过滤（在 Matlab sgolayfilt(...) 中）。这将为您提供所需的最佳结果 - 在保持曲线形状的同时进行一些局部平滑。
-保罗
于 2009-11-05T07:11:51.880 回答
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有时您应该避免使用移动平均值，因为它对异常值不可靠。在这些情况下，移动中位数更可取。
于 2011-07-14T14:36:37.507 回答
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我首先尝试显示多个点的运行平均值，例如 5 或 10。这样，值中的单个差异对图表的影响很小。当然，这取决于您需要图表的准确程度。
于 2009-10-04T09:12:27.760 回答