MATLAB实现基于3-Sigma法则的粗大误差检测与数据清洗系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供一套完整的粗大误差检测解决方案。通过数据标准化和统计特征计算，应用3-Sigma法则自动识别异常值，并支持误差剔除，确保数据质量。适用于科研数据和工程信号处理。

详 情 说 明

基于3-Sigma法则的粗大误差检测与数据清洗系统

项目介绍

本项目是一个基于3-Sigma法则（莱特准则）的粗大误差检测与数据清洗系统。系统通过对输入数据序列进行统计分析，自动识别并剔除其中的粗大误差，从而获得更加准确可靠的数据集。该系统适用于实验测量数据、观测数据等多种场景的数据质量控制。

功能特性

• 数据预处理：对输入数据序列进行标准化处理，计算均值、标准差等统计特征
• 粗大误差识别：应用3-Sigma法则自动识别超出正常波动范围的异常数据点
• 误差剔除：将识别出的粗大误差从原始数据中安全剔除
• 结果可视化：提供原始数据、异常点标记和清洗后数据的对比图表展示
• 统计报告：生成包含异常点数量、占比等详细统计信息的分析报告

使用方法

1. 数据输入：支持一维数值数组的直接输入，或从.txt、.csv等文件读取数据
2. 参数设置：可自定义Sigma倍数阈值（默认使用3-Sigma）
3. 执行检测：运行主程序开始粗大误差检测与清洗流程
4. 结果获取：系统输出清洗后数据、异常点索引、统计信息和可视化图表
5. 报告查看：获取详细的文本分析报告，了解数据处理全过程

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：至少2GB可用内存（根据数据量大小调整）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据读取与验证、统计特征计算、3-Sigma异常检测算法执行、粗大误差剔除操作、结果可视化图表生成以及统计分析报告输出等完整功能。该文件整合了所有关键模块，为用户提供一站式的数据清洗解决方案。