1) yy = smooth(y)
  利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理,返回与y等长的列向量yy。移动平均滤波器的默认窗宽为5,yy中元素的计算方法如下:

yy(1) = y(1)
yy(2)=(y(1) + y(2) + y(3))/3
yy(3) = (y(1) 十y(2) 十y(3) + y(4)十y(5))/5
yy(4) =  (y(2) + y(3)十y(4) + y(5) + y(6))/5
yy(5) = (y(3) + y(4)十y(5)十y(6) +y(7))/5

...
  2) yy = smooth(y, span)
  用span参数指定移动平均滤波器的窗宽,span为奇数。
  3) yy = smooth(y,method)
  用method参数指定平滑数据的方法,method是字符串变量,可用的字符串如下表所列。

'moving ' 移动平均法(默认情况)。一个低通滤波器,滤波系数为窗宽的倒数
' lowess' 局部回归(加权线性最小二乘和一个一阶多项式模型)
  'loess' 局部回归(加权线性最小二乘和一个二阶多项式模型)
'sgolay' Savitzky -Golay滤波。一种广义移动平均法.滤波系数由不加权线性最小二乘回归和一个多项式模型确定,多项式模型的阶数n可以指定(默认为2)
'rlowess' 'lowess'方法的稳健形式。异常值被赋予较小的权重,6倍的平均绝对偏差以外的数据的权重为0
'rloess' 'loess'方法的稳健形式。舁常值被赋予较小的权承.6倍的平均绝对偏差以外的数据的权重为0

4) yy = smooth(y, span, method)
对于由method参数指定的平滑方法,用span参数指定滤波器的窗宽。
对于loess和lowess方法,span是一个小于或等于1的数,表示占全体数据点总数的比例;对于移动平均法和Savitzky- Golay法,span必须是一个正的奇数,只要用户输人的span是一个正数,smooth函数内部会自动把span转为正的奇数。
5) yy = smooth(y,' sgolay , degree)
利用Savitzky-Golay方法平滑数据,此时用degree参数指定多项式模型的阶数。degree是一个整数.取值介于0和span-1之间。
6) yy = smooth(y, span,' sgolay' ,degree)
用span参数指定Savitzky- Golay滤波器的窗宽。span 必须是一个正的奇数,degree是一个整数,取值介于0和span-1之间。
  7) yy = smooth(x,y, *.)
同时指定x数据。如果没有指定x,smooth函数中自动令x = 1 : length(y)。当x是非均匀数据或经过排序的数据时,用户应指定x数据。如果x是非均匀数据而用户没有指定method参数,smooth函数自动用lowess 方法。如果数据平滑方法要求x是经过排序的数据,smooth函数自动对x进行排序。

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