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PODDEM：PIV 数据异常值去除工具（基于 MATLAB）

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简介：
PODDEM是一款用于处理PIV(粒子图像测速)数据的MATLAB工具箱，专门设计来自动识别和剔除数据中的异常值。它帮助研究人员提高实验数据的质量和准确性，适用于流体动力学研究领域。 PODDEM 是粒子图像测速数据中异常值检测与估计的先进方法。该算法适用于二维及三维数据，并且最多支持三个速度分量。关于 PODDEM 的详细信息可在以下文章中找到：Higham JE, Brevis W., Keylock CJ，一种使用非迭代 POD 方法的二维图像测速信号的快速滤波和重建方法，已被接受发表在《测量科学与技术》期刊上（影响因子为1.43）。

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  • PODDEM：PIV 数据异常值去除工具（基于 MATLAB）
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    PODDEM是一款用于处理PIV(粒子图像测速)数据的MATLAB工具箱，专门设计来自动识别和剔除数据中的异常值。它帮助研究人员提高实验数据的质量和准确性，适用于流体动力学研究领域。 PODDEM 是粒子图像测速数据中异常值检测与估计的先进方法。该算法适用于二维及三维数据，并且最多支持三个速度分量。关于 PODDEM 的详细信息可在以下文章中找到：Higham JE, Brevis W., Keylock CJ，一种使用非迭代 POD 方法的二维图像测速信号的快速滤波和重建方法，已被接受发表在《测量科学与技术》期刊上（影响因子为1.43）。
     
  • MATLAB剔除坏值_rar文件_MATLAB异常值_数据剔除_数据异常值
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    本资源提供MATLAB代码和示例数据，用于检测并剔除数据中的异常值。涵盖多种统计方法与算法，帮助用户优化数据分析质量。 可以编写一个实用的MATLAB小程序来剔除数据中的异常值。
     
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    本文介绍了在数据分析过程中识别和处理异常值的不同策略与技术，包括统计学方法、箱线图法及基于机器学习的方法等。 剔除测量数据中异常值的若干方法。
     
  • 去除箱型图中的异常值
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  • MATLAB中的GPS/DR组合导航系统——去除GPS数据中的异常值
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    本文探讨了在MATLAB环境下设计和实现GPS与惯性传感器（DR）融合的导航算法，并提出了一种有效的技术来识别并剔除GPS信号中的异常数据，以提升定位精度。 在GPS/DR组合导航系统中，去除GPS航向的异常值。
     
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    本简介介绍了一款用于数据预处理的MATLAB程序，专注于自动识别并移除数据集中的异常值。该工具能够帮助研究人员或工程师提高数据分析的质量和准确性。 在数据预处理过程中编写一个用于去除异常值的程序，使用MATLAB语言实现。
     
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    本项目通过MATLAB实现Thompson Tau法来识别并删除单变量数据集中的离群点，旨在提升数据分析准确性和可靠性。 对于向量，REMOVEOUTLIERS(datain) 函数会删除 datain 中被视为 Thompson Tau 方法定义的异常值的元素。此函数适用于任何长度超过三个元素的数据向量，并且没有上限（除运行脚本的机器限制外）。此外，输出向量将按升序排序。
     
  • MATLAB中的异常值剔除及算法
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    本文探讨了在MATLAB环境下如何有效地识别和处理数据集中的异常值，并介绍了几种常用的异常值检测算法及其应用。 两个用于异常值剔除的MATLAB程序，可以运行。
     
  • 基于MATLAB的奇异值分解去噪程序及数据处理
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    本项目介绍了一种利用MATLAB实现的奇异值分解(SVD)技术进行信号去噪的方法，并展示了如何使用该方法对实际数据集进行有效处理和分析。 在MATLAB平台上开发的奇异值分解去噪程序，包含数据和完整代码，可以直接使用。欢迎下载。
     
  • PyOD：用于异常值检测的Python工具包，又称异常检测工具包
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    PyOD是专为异常值检测设计的Python库，提供多种先进的算法以识别数据中的异常点。它是一个全面且易于使用的异常检测工具包，适用于各种应用场景。 PyOD 是一个用于异常值检测的 Python 工具包，也称为异常检测工具包。