MATLAB高斯滤波粗糙度数据处理与参数计算系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用高斯滤波技术对粗糙度数据进行预处理，有效去除噪声和异常波动，计算Ra、Rz、Rq等关键粗糙度参数，并支持原始与滤波数据的可视化对比，适用于工程表面质量分析。

详 情 说 明

基于高斯滤波的粗糙度数据处理与参数计算系统

项目介绍

本系统专注于粗糙度数据的预处理与分析，通过高斯滤波算法对原始测量数据进行平滑处理，有效消除测量噪声和异常波动。系统基于滤波后的数据计算多种标准粗糙度参数，并提供直观的数据对比可视化与详细的统计报告，为表面形貌分析提供可靠的工具支持。

功能特性

• 高斯滤波预处理：采用可配置的高斯滤波器，有效去除噪声，保留表面真实轮廓特征
• 多参数计算：支持计算Ra（算术平均偏差）、Rz（最大高度）、Rq（均方根偏差）等关键粗糙度参数
• 数据可视化：生成原始数据与滤波后数据的对比曲线图，直观展示处理效果
• 分析报告生成：自动输出包含各项参数计算结果和统计信息的详细文本报告
• 参数可配置：支持自定义滤波窗口尺寸、标准差σ和采样间距等关键参数

使用方法

1. 准备输入数据：准备包含采样点高度值的原始粗糙度数据（一维数组）
2. 设置处理参数：

- 指定高斯滤波参数（窗口尺寸、标准差σ） - 设置采样间距（确保参数计算准确性） - 可选设置数据单位（μm/mm等）

1. 执行处理程序：运行主程序开始数据处理和分析
2. 查看输出结果：

- 获取滤波后的平滑数据序列 - 查看主要粗糙度参数计算结果 - 分析数据对比可视化图表 - 阅读详细的分析报告文本

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的数字信号处理工具箱
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模粗糙度数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据加载与验证、高斯滤波算法执行、粗糙度参数计算与分析、可视化图表生成以及最终报告的输出功能，为用户提供完整的粗糙度数据处理解决方案。