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箱线图：无工具箱实现——四分位数箱、1% 须线及异常值展示-MATLAB开发

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简介：
本项目在MATLAB中详细介绍了如何不借助任何外部工具箱来绘制包含四分位数箱体、1%置信水平须线以及识别异常值的箱线图。适合数据可视化和统计分析的需求。 `boxplotx(data)` 函数无需使用统计包即可生成箱线图。数据可以是向量、矩阵或向量元胞数组形式，并且支持包含 `NaN` 值的数据集以及不同长度的向量。此函数还允许用户通过选项设置箱体的位置、宽度和颜色，以便进行自定义调整。 此外，该功能能够持续运行并添加额外的箱线图。同时可以更改框限制及晶须端值以适应不同的数据需求。

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  • 箱线图：无工具箱实现——四分位数箱、1% 须线及异常值展示-MATLAB开发
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    本项目在MATLAB中详细介绍了如何不借助任何外部工具箱来绘制包含四分位数箱体、1%置信水平须线以及识别异常值的箱线图。适合数据可视化和统计分析的需求。 `boxplotx(data)` 函数无需使用统计包即可生成箱线图。数据可以是向量、矩阵或向量元胞数组形式，并且支持包含 `NaN` 值的数据集以及不同长度的向量。此函数还允许用户通过选项设置箱体的位置、宽度和颜色，以便进行自定义调整。 此外，该功能能够持续运行并添加额外的箱线图。同时可以更改框限制及晶须端值以适应不同的数据需求。
     
  • MATLAB开发——数据采集工具箱展示
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    本视频将详细介绍MATLAB的数据采集工具箱，涵盖其功能、应用及使用方法，帮助用户轻松实现与各种硬件设备的数据交互。 在MATLAB开发中使用数据采集工具箱进行硬件数据处理的演示。
     
  • Python箱形图处理异常值示例
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    本示例展示如何使用Python进行数据可视化中的关键步骤——通过箱形图识别和处理异常值，帮助数据分析者更好地理解数据分布。 首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）： - 离群点：指的是数据集中与其它观测结果明显不同的单个数据。 - 异常值：个人认为异常值和离群点是两个不同的概念。例如，姚明站在人群中时，我们只能说他是人群中的一个离群点；但如果他得了巨人症，则可以称其为异常情况。 箱型图代码块用于餐饮销售数据的离群点检测： ```python import pandas as pd # 餐饮销售数据文件路径 catering_sale = ../data/catering_sale.xls # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel(catering_sale) ``` 这段代码首先导入了pandas库，然后定义了一个变量`catering_sale`来存储餐饮销售数据的文件路径。最后使用pd.read_excel()函数将该Excel表格的数据加载到一个DataFrame对象中。
     
  • MATLAB NIT数值积分工具箱
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    MATLAB NIT数值积分工具箱是一款专为工程与科学计算设计的强大插件。它提供了多种高效准确的数值积分算法，帮助用户轻松解决复杂函数和数据集的积分问题。 美国学者Howard和Bryce Gardner开发的数值积分工具箱功能非常强大，可以直接计算一般区域二重积分、N重超长方体区域积分等等。
     
  • MATLAB四元数工具箱
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    MATLAB四元数工具箱提供了一系列函数用于创建、操作和可视化四元数数据，适用于航空航天、机器人技术等领域的姿态表示与控制。 MATLAB四元数工具箱可以进行各种针对四元数的操作，例如特征值分解等。这是最新的3.0版本，并且已经实测可用。关于如何在MATLAB中安装工具箱的指导可以在相关网站上找到。
     
  • MATLAB非线性工具箱
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    MATLAB非线性工具箱提供解决各种非线性问题的强大算法，涵盖优化、方程求解及最小二乘等应用。适合工程与科学领域研究者使用。 UKF、CDKF 和 PF 是非线性滤波学习中的重要工具，能够为相关研究提供有力支持。
     
  • Python封装的异常值处理函数（含箱线图剔除异常值等功能）
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    本文章介绍了一个使用Python编写的高效异常值处理工具包，包括基于箱线图的异常值检测与剔除功能。 用于处理异常值，默认使用箱线图方法（尺度为3）进行清洗。 :param data: 接收 pandas 数据格式。 :param col_name: pandas 列名。 :param scale: 尺度。 :return: 利用箱线图去除异常值。
     
  • MATLAB开发-Hammerstein工具箱
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    本工具箱专为MATLAB用户设计，提供了一套全面的功能用于分析和建模Hammerstein系统。包含多种算法及实用函数，助力深入研究非线性动力学领域。 在MATLAB开发中使用HammersteinToolbox可以快速估计构成哈默斯坦模型级联的结构元素。
     
  • MATLAB开发—数据库工具箱
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    MATLAB数据库工具箱提供与关系型数据库及Hadoop中数据的连接和交互功能，方便用户进行大规模数据分析。 在MATLAB中，数据库工具箱提供了一系列功能丰富的接口来帮助用户与各种关系型数据库进行交互。这个工具包让数据科学家、工程师及研究人员能够轻松查询、导入、导出并处理存储于数据库中的信息，而无需深入学习SQL语言的复杂性。 具体到音频数据分析领域，MATLAB中有一个名为Matlabadt的库专门用于管理像TIMIT这样的音频数据库——一个广泛应用于语音识别研究的数据集。通过使用这个工具包，我们可以便捷地访问和筛选这些数据以进行诸如语音分析、特征提取或训练模型等工作。 以下是利用MATLAB数据库工具箱及Matlabadt的一些核心要点： 1. **连接至数据库**：借助`database`函数创建到所需目标的链接，用户需提供包括数据库类型、驱动程序名称、主机名、端口号码等在内的相关信息。 2. **执行查询操作**：使用`exec`命令来运行SQL语句以获取数据集。这可以是简单的选择指令或是复杂的联接和子查询。 3. **处理元信息**：通过调用`getMetadata`函数，可以获得关于表或结果集中列名、类型等的详细描述，这对理解返回的数据很有帮助。 4. **导入导出功能**：MATLAB支持将数据从数据库中加载到工作区，并且也可以把工作区中的内容写回至数据库。这可以通过使用如`importdata`和`writeTable`这样的函数实现。 5. **音频文件处理优化**：在Matlabadt内，有专门针对音频信息的高效处理机制。它能够读取、预处理（例如降噪、分帧）及提取特征参数，并执行信号处理任务。 6. **筛选过滤功能**：利用元数据可以对TIMIT等数据库中的音频文件进行精确定位和选择，比如根据说话人或方言区域来挑选样本。 7. **可视化工具**：MATLAB强大的绘图能力使得查看和理解数据库中存储的数据变得容易。对于音频信息而言，波形图表、频谱图等都是有用的表示形式。 8. **脚本编写与函数封装**：可以通过写入脚本来自动化数据库操作或将其打包成可调用的函数来提高工作效率。 9. **并行处理支持**：如果条件允许的话，MATLAB可以利用其并行计算工具箱加速大规模数据任务，例如执行平行查询或者并行化结果集处理过程。 10. **错误捕捉与调试机制**：在进行数据库操作时可能会遇到各种问题（如连接失败、权限不足等），而MATLAB提供了一些异常捕获和解决策略以应对这些问题。 综上所述，结合使用MATLAB的数据库工具箱及Matlabadt库为音频数据的研究提供了强大的支持环境。这使得研究者们能够更加专注于他们的核心任务，并且无需过多担忧底层的数据管理操作细节。无论是简单的信息检索还是复杂的分析工作，MATLAB都能提供相应的能力支撑。
     
  • MATLAB的四元数工具箱
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    MATLAB的四元数工具箱提供了一系列函数用于创建、操作和可视化四元数，支持高效的姿态表示与旋转计算，广泛应用于机器人学、计算机视觉等领域。 关于MATLAB的四元数工具箱安装包的资料找了很久，现在分享给大家。