MATLAB数据异常值自动检测与剔除系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供一维/多维数据的异常值自动识别与剔除功能，支持3σ原则、箱线图法等多种检测方法，可自定义阈值并生成可视化结果，适用于科研与工程数据的批量处理。

详 情 说 明

MATLAB数据异常值自动检测与剔除系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的数据异常值自动检测与剔除系统，专门用于处理一维至三维数值型数据中的异常值问题。系统集成了多种成熟的统计检测算法，提供直观的可视化分析界面，支持批量数据处理和结果导出，为科研实验、工程分析和数据预处理提供专业的数据清洗解决方案。

功能特性

• 多算法支持：集成3σ原则、箱线图法、百分位数法三种经典异常值检测方法
• 灵活阈值设置：允许用户根据具体需求自定义异常值判定阈值
• 多维数据处理：支持1D、2D、3D数组的异常值检测与分析
• 交互式可视化：提供原始数据与异常值对比图，直观展示异常值分布情况
• 批量处理能力：可同时处理多个数据集，提高数据清洗效率
• 多格式支持：兼容.mat、Excel、CSV等多种数据文件格式
• 完整输出报告：生成清洗后数据、异常值索引、统计摘要等完整分析结果

使用方法

1. 数据导入：选择支持的文件格式导入待处理数据
2. 参数配置：选择异常值检测方法，设置相应阈值参数
3. 执行分析：运行系统进行异常值自动检测与剔除
4. 结果查看：通过可视化界面查看异常值分布情况
5. 结果导出：将清洗后的数据和分析报告导出为指定格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，处理大型数据集时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了数据读取、参数配置、异常值检测算法执行、结果可视化与导出等核心功能流程，实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路，为用户提供一站式的异常值处理解决方案。