Matlab讀取excel并利用拉依達準則篩選數(shù)據(jù)的全過程

更新時間：2021年08月12日 10:39:57 作者：逍遙233

在Excel中錄入好數(shù)據(jù)以后經(jīng)常需要被matlab讀取,具體該如何讀取并進行篩選呢？下面這篇文章就來給大家介紹了關于Matlab讀取excel并利用拉依達準則篩選數(shù)據(jù)的相關資料,需要的朋友可以參考下

1、Matlab讀取Excel表格

版本：matlab R2020a，Excel2019的xlsx格式文件

1.1 導入數(shù)據(jù)

1.2 選擇并打開要導入的.xlsx文件

1.3 選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，選擇輸出到matlab工作區(qū)的數(shù)據(jù)類型

默認剛導入時自動選擇了所有數(shù)據(jù)區(qū)域（不帶title的）

這里以輸出為二維矩陣為例

1.4 導入成功，在工作區(qū)域命名變量名并在命令行測試輸出

1.5 使用命令導入，效果一樣

mat= xlsread('附錄1 目標客戶體驗數(shù)據(jù).xlsx','sheet1','A2:AB1961')

2、使用拉依達準則對數(shù)據(jù)進行篩選

2.1 什么是拉依達準則？

拉依達準則是指先假設一組檢測數(shù)據(jù)只含有隨機誤差，對其進行計算處理得到標準偏差，按一定概率確定一個區(qū)間，認為凡超過這個區(qū)間的誤差，就不屬于隨機誤差而是粗大誤差，含有該誤差的數(shù)據(jù)應予以剔除。這種判別處理原理及方法僅局限于對正態(tài)或近似正態(tài)分布的樣本數(shù)據(jù)處理，它是以測量次數(shù)充分大為前提的。

所以也叫 3 σ 3\sigma 3σ準則。

2.2 根據(jù)拉依達準則用matlab對數(shù)據(jù)進行異常值篩選

clear
clc
%% 根據(jù)拉依達準則對二維數(shù)據(jù)進行篩選
mat= xlsread('附錄1 目標客戶體驗數(shù)據(jù).xlsx','data','A2:AB1961'); %讀取數(shù)據(jù)
% ave_all=[];
% sigma_all=[];
sizes=size(mat);
for j=1:sizes(2)    
    ave(j) = mean(mat(:,j));%mean 求解平均值
    %ave_all=[ave_all,ave(j)];
    sigma(j) = std(mat(:,j));%求解標準差
    %sigma_all=[sigma_all,sigma(j)];
    for i = 1:sizes(1)
        if(abs(mat(i:j)-ave(j))>3*sigma(j));%不符合3σ準則,標記這個元素位置
            disp(['第',num2str(i),'行','第',num2str(j),'列,出現(xiàn)不滿足拉依達準則的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)id為：'])
            data_id=mat(i,1) %%如果以actxserver讀取的話,這里可以設置excel中單元格格式
            mat(i,j)=-1;%% 這里用數(shù)據(jù)中沒出現(xiàn)過的-1來替代待剔除的值
        else
            continue;
        end
    end
end

不符合條件的數(shù)值均用-1標記，然后對這些數(shù)據(jù)所在行進行刪除即可。

附：用matlab實現(xiàn)對Excel交互的鏈接：http://www.fzitv.net/article/219448.htm

總結

到此這篇關于Matlab讀取excel并利用拉依達準則篩選數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關Matlab讀取excel并篩選數(shù)據(jù)內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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