自动化CSV数据处理分析系统

资 源 简 介

本项目专注于提供一套完整的MATLAB解决方案，用于高效读取、预处理及分析存储在CSV格式中的结构化数据。系统核心功能首先涵盖了对大批量CSV文件的自动检索与鲁棒性导入，利用MATLAB高性能函数智能识别复杂的文件物理结构，包括处理可变长度的表头信息、多种编码格式以及包含文本与数值的混合数据类型。 在数据导入之后，项目提供了一系列自动化清洗功能，能够实时检测数据集中的缺失值或空值，并根据用户预设逻辑执行均值填充、样条插值或直接剔除操作。此外，系统内置了异常值检测算法，通过标准差或分位数法则识别并标记原始数

详 情 说 明

MATLAB自动化CSV数据处理与分析系统

项目介绍

本项目是一套基于MATLAB开发的自动化数据处理解决方案，旨在解决工业、金融或科研领域中常见的批量CSV数据清洗与初步分析需求。系统能够自动识别指定目录下的结构化数据文件，通过鲁棒性的导入机制处理混合类型数据，并应用一系列统计学算法对数据进行去噪、插值及特征提取。该工具通过预设的标准化流程，将繁杂的手动数据准备工作转化为一键式自动化任务，显著提升了数据分析的效率与结果的准确性。

功能特性

1. 自动化批量处理：系统支持对特定命名规则的多个CSV文件进行自动检索，无需手动逐个加载，实现流式批处理。
2. 鲁棒性数据导入：利用智能参数检测功能，自动识别表头信息并锁定变量名称，有效处理包含数值与文本的混合型表格。
3. 智能数据清洗：内置缺失值处理逻辑与异常值剔除算法，确保后续分析基于高质量的数据集。
4. 多维特征提取：涵盖时域平滑滤波、频域动力学提取以及多变量相关性分析等主流数学处理手段。
5. 交互式结果可视化：针对每个处理后的文件自动生成包含四个维度的综合分析图表，直观展示清洗前后的对比及信号特性。
6. 结构化导出：处理后的数据以标准化格式写回本地，并生成数据统计摘要，便于后续持久化存储或二次开发。

系统要求

1. 环境平台：MATLAB R2019b 或更高版本。
2. 关键工具箱：需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox（用于执行数据归一化、相关性分析等操作）。
3. 计算资源：建议配备 8GB 以上内存以支持大批量文件的快速矩阵运算。

实现逻辑与算法说明

#### 1. 环境初始化与测试数据构建 系统启动后首先执行环境清理，确保无冗余变量干扰。为验证系统可靠性，底层包含一个模拟数据生成逻辑，能够创建带有特定物理统计特性的测试CSV文件。这些文件人为构造了正弦信号偏差、趋势线性信号、随机高斯噪声、局部连续缺失值（NaN）以及极端孤立异常点，模拟了真实传感器采集中的各种典型干扰。

#### 2. 数据检索与自适应导入 系统使用文件系统查询功能定位目标文件。在导入阶段，利用检测配置对象（Import Options）捕捉文件的物理结构。通过设置变量命名规则为“preserve”，确保了CSV原始表头在转换为MATLAB表格对象时不会丢失空格或特殊字符。

#### 3. 自动化数据清洗流

• 异常时间戳转换：系统自动检测第一列数据类型，若发现字符或字符串编码的时间序列，会将其统一转换为MATLAB内部的日期时间格式。
• 缺失值样条填充：针对数值列中的空值，系统不采用简单的剔除法，而是应用样条插值算法（Spline Interpolation）。相比线性插值，该方法能更好地保持信号的连续性和一阶导数的光滑性。
• 三倍标准差（3-Sigma）异常检测：基于正态分布假设，系统计算各列数据的均值与标准差。凡是偏移均值超过3倍标准差的数据点均被标记为异常噪声。为保证数据完整性，系统会将此类噪声点自动替换为该序列的稳健统计量——中位数。

#### 4. 高级统计分析与特征转换

• 数据归一化：采用 Z-Score 标准化方法，将各维度数据映射到均值为0、方差为1的分布中，消除量纲差异，便于多指标对比。
• 滑动平均滤波：应用 5 点滑动平均算法，通过时域低通滤波有效滤除高频随机白噪声。
• 快速傅里叶变换 (FFT)：系统提取指定数据列进行频域分析。通过计算单边振幅谱，揭示信号在物理频率上的分布特征，适用于振动分析或周期性检测。
• 相关性矩阵计算：基于 Pearson 相关系数构建特征矩阵，分析不同变量间的线性耦合关系。

#### 5. 结果产出与交互展示 处理流程的最后阶段，系统会针对每个文件弹出一个多轴画布：

• 时域对比图：同坐标系展示原始受损数据与清洗插值后的重构数据。
• 平滑效果图：对比展示清洗后数据与经过滑动平均后的平滑曲线。
• 频谱分析图：展示信号的主频成分分布。
• 热力图：通过颜色映射形式展示变量间的相关系数矩阵。

在所有文件处理完成后，清洗后的结构化表格会自动保存为前缀为“processed_”的新CSV文件，并弹出系统提示框通知任务结束。

使用方法

1. 将待处理的CSV文件放置在MATLAB当前工作路径下，确保文件名符合系统检索的前缀规则。
2. 在MATLAB命令行窗口运行主程序函数。
3. 程序将自动开始循环处理，期间在命令行实时反馈当前处理的文件名。
4. 处理过程中会自动跳出各文件的分析图表，请手动观察或保存图片。
5. 处理完成后，在当前文件夹下查找生成的已处理文件，并检查工作区中的摘要统计信息。