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文档简介

数据的光顺与拟合判断、修正数据噪声点的方法

数学统计判别法又主要遵循以下三种准则（1）拉依达准则（2）肖维奈（Chauvenet）准则（3）格拉布斯（Grubbs）准则差值方法Lagrange插值Newton插值Hermite插值。算法及原理（1）在数据的拟合上，我组经过讨论，采用CurveFittingTools工具，试着用不同形式的表达式，将原始数据进行拟合，从而直接得出拟合后的函数表达式。（3）将修正后的数据重新进行拟合，然后采用三次样条插值的方法进行插值。再把插值后的所有数据进行拟合，与原拟合函数进行比较。原始数据图形的绘制

X—Y图形程序如下：a=load('clf.txt');b=a(900:1080,:);x=b(:,1);y=b(:,2);z=b(:,3);plot(x,y,'*r');X—Z图形程序如下：a=load('clf.txt');b=a(900:1080,:);x=b(:,1);y=b(:,2);z=b(:,3);plot(x,z,'*k');算法、程序与运行结果X---Y的处理借助CurveFittingTools工具箱拟合调用interp1函数进行插值局部放大图如下X---Z的处理借助CurveFittingTools工具箱拟合显示噪声点个数n=66个插值局部放大图小结

利用拟合工具箱提供的函数关系式直接进行拟合方便简单，而且程序简洁易懂，但是存在很大的局限性。工具箱拟合出的函数关系式或许可以拟合度很高、很精确地拟合出函数的关系式，但在利用程序判断并去除噪声点时往往会出现问题，函数可能只是在部分函数值上与实际数据相同或相近，而其余部分的数据相差很远甚至发散，这样就无法用拟合函数的函数值来代替噪声点

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