3segema.asv

function  res = 3segema(x) %定义函数
%% 自定义函数
% 脚本文件:3segema.m
% 函数功能：
% 该函数用来计算矩阵x中含有粗大误差值的坏值
%
% 应用示例：
% res =3segema(x)
% 
% 定义变量：
% x ---要求解的变量矩阵
% 
% res: 与x尺寸大小相同，并且坏值元素标记为1，反之标记为0
%
%返回处理的数据的行和列


%%拉依达准则（3σ准则）去除异常值
[row,colum] = size(x);
for j = 1:colum
    P = x(:,j);
    ave = mean(P);   % 求xi的算数平均值
    [h,p]=lillietest(P);    %判断向量是否正态。h=0
    %返回值h为假设,只有0和1两种情况，h=0假设符合正态分布，h=1假设不符合正态分布
    %返回值p为方差概率，也可以说事情的发生概率，p<0.05(显著性水平通常取0.05，还有0.025和0.01三种情况)为不可能事件，拒绝；p>0.05，接受
    segema = std(P);   %求解标准差
    for i = 1:row
        if(abs(P(i) - ave) > 3 * segema)
           P(i)=0;
           P_ans = P(P==0);
           len = length(P_ans);
           if len == []
               continue
           else
               location = find(P==0)
               if len == 1
                   loc(1,ii)=location
               else
                   for iii=1:len
                       loc(iii,ii)=location(iii)
                   end
               end
            end
        end
    end
end    
    



plot(a);
aa=mean(a); %算出a的算数平均值
sig=std(a); %算出a的标准偏差
m=zeros(1,length(a));
i=1;
for t=1:length(a)
m(t)=abs(a(t)-aa);
  if m(t)>=3*sig
  n(t)=aa;
  num(i)=a(t);%显示异常数据
  i=i+1;
else
  n(t)=a(t);
  end
end
b=0:1:length(n)-1;
subplot(2,1,2);
plot(b,n);
title('拉以达法则剔除坏值')
xlabel('采样时间');
ylabel('采样点数')