关于原始数据异常值处理.docx

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1、异常值处理前1 .数据中存在NAN值15. 540000000000016. 5100000000000NaN15.390000000000015.2300000000000data = data(isnan(data);剔除NAN值2 .数据中存在部分值扩张为理论值10倍19.560000000000019.7400000000000196.51000000000016.550000000000016.5300000000000t = find(data 80);data(t) = data(t) / 10;对这部分值降低10倍；3 .数据中存在部分异常值跳变15. 040000000000

2、015. 180000000000015. Iiooooooooooo114.91000000000015.080000000000015.0800000000000步骤2处理后会存在跳变值for j = 2 :1ngth(data) -2if abs(data (j) - data (j -1) 1.5if abs(data (j +1) - data (j) 1.5data (j) = (data (j-1)+data (j +1)/2;ndif abs(data (j +1) - data (j) 1.5deta = (data (j +2) - data (j-1)/3;data (j) = data (j-1) + deta;data (j +1) = data (j) + deta;ndndend对该异常值取前后位均值覆盖注：适用于单个异常值，或连续两个异常值，若存在连续三个异常值，则算 法将无法正常剔除。异常值处理后：(与上图为同一数据表图)Emmmm最终还是有不少数据处理效果并不理想.存在明显跳变，但 都是3个及以上的异常值连续出现导致的。在选取数据集时先手动跳过避免选取这些图像。