一、介绍

在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴

3σ原则为

数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827

数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545

数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973

二、代码

数据主要是一串相似的值,自己提前判断能不能用σ就好了。用于处理小概率事件的剔除,当然,剔除是有代价的,需要样本数量足够大,具体要多大还得看你自己想提出成什么样子

主要地,先计算均值、标准差值,最后σ按自己设置的区间进行运算。当然这里也可以选择直接把坏值m(t)剔除,置零操作。

clc;
clear;
load('matlab.mat');
figure(1);
set(gcf,'units','centimeters','Position',[5,5,16,7], 'color','w');%第一幅图,原始数据
subplot(1,2,1);
plot(jiguangx,jiguuangy,'ro-','MarkerSize',4);
axis([-0.2 0,-0.2,0]);
lg1=legend( '\fontname{宋体}原始数据值','Location','NorthOutside','Orientation','horizontal');
set(lg1,'FontSize',10.5);
grid on;
box on;
xlabel('\fontname{宋体}平面\fontname{Times New Roman}X\fontname{宋体}轴\fontname{Times New Roman} (mm)','FontSize',10.5);
ylabel('\fontname{宋体}平面\fontname{Times New Roman}Y\fontname{宋体}轴\fontname{Times New Roman} (mm)','FontSize',10.5);%装载数据开始剔除小概率事件
%数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)
a=jiguuangy;
aa=mean(a); %计算平均值
sig=std(a); %计算标准偏差
m=zeros(1,length(a));%所有数据列为一个矩阵
i=1;
for t=1:length(a)m(t)=abs(a(t)-aa);if m(t)>3*sign(t)=aa;%将异常值替换成了均值i=i+1;elsen(t)=a(t);end
end%第二幅图,剔除后的数据
subplot(1,2,2);
plot(jiguangx,n,'o-','MarkerSize',4);
axis([-0.2 0,-0.2,0]);
lg1=legend( '\fontname{Times New Roman}3σ\fontname{宋体}准则','Location','NorthOutside','Orientation','horizontal');
set(lg1,'FontSize',10.5);
grid on;
box on;
xlabel('\fontname{宋体}平面\fontname{Times New Roman}X\fontname{宋体}轴\fontname{Times New Roman} (mm)','FontSize',10.5);
ylabel('\fontname{宋体}平面\fontname{Times New Roman}Y\fontname{宋体}轴\fontname{Times New Roman} (mm)','FontSize',10.5);

三、运行效果

基本实现功能

【MATLAB绘图】3sigma即剔除小概率事件功能的使用相关推荐

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