• medsmooth(v, [n], [m]): возвращает сглаженный вектор, заменяя каждое значение в v медианой n точек, центрированных на этом значении. Ширина окна, n, выбирается возле концов этого вектора.
Функция medsmooth выполняет медианное фильтрование. Среди сглаживающих функций эта наиболее устойчива к сбоям, так как на нее с меньшей вероятностью могут повлиять ложные точки данных. Тем не менее эта функция имеет тенденцию к стиранию острых элементов в данных. Можно сравнить этот метод со сглаживанием гауссова ядра или локальным сглаживанием методом наименьших квадратов. Метод полиномиальной регрессии, реализованный в функции loess, также является эффективным средством сглаживания.
• VSmooth(v, w): выполняет многократное медианное сглаживание v до тех пор, пока не перестанут появляться дополнительные изменения для ширины каждого окна в w. Сходимость сглаживания зависит от TOL.
Аргументы
• v является массивом вещественных чисел.
• n и m факультативны, их значение по умолчанию = 3.
◦ Если v является 1D-векторным аргументом, можно задать только значение n. В этом случае аргумент m неприменим.
◦ Если v является 2D-матричным аргументом, можно или задать только значение n для квадратного окна (n = m), или задать n и m для прямоугольного окна.
• w является вектором значений ширины окна. Элементы w должны быть неотрицательными нечетными целыми числами меньше длины v.