用matlab对数据进行预处理（缺失/异常/平滑等）

在数据处理方面，经常需要使用到matlab软件，matlab可以对数据进行数据缺失和离散值处理，去除平滑和去除线性趋势，数据组合等，针对这些都有很多数据函数，这里简单介绍一下相应的函数。

缺失数据：
一般在大量数据中，总会有一些数据会因为某种原因缺少，数据缺失可以使用函数ismissing函数在数据中查找缺失值。函数rmmissing可以将数据中缺失的nan数值删除；使用函数fillmissing可以填充数据中的缺失值。

离群值：
数据预处理如果要筛选去除李群智，你可以使用函数isoutlier将数据中的离群值查找出来。如果使用filloutliers函数，还可以从数据中检测出离群值，并将离群值数据进行替换。

数据平滑：
在实测数据记录中经常会存在有很多噪声，会导致数据出现突然的抖动等情况，针对这种情况，你可以使用smoothdata函数对有噪声的原始数据进行数据平滑预处理；还可以使用移动平均值函数movmean以及移动中位数函数movmedian等对数据进行处理。

去除线性趋势：
如果你需要去除数据中的线性趋势，你可以使用函数detrend将线性趋势删除，或者使用删除线性趋势filter（1 维数字滤波器函数）或者filter2（二维数字滤波器函数）等进行数据处理。

数据组合：
使用函数findgroups你可以在数据中查找出相应的数组，并且返回对应的数组编号。使用splitapply函数还可以将要处理的数据划分归档；使用函数accumarray使用累加构造数组。

bin 划分：
bin是二进制英文的缩写，这里可以使用函数discretize即可将数据进行分类划分到 bin 或类别中；使用函数histcounts，它可以将直方图bin进行计数等操作。