在对时间序列数据（如信号数据或股票价格数据）进行统计分析时，往往需要对数据进行平滑处理，本次主要介绍smooth函数、smoothts函数和medfilt1函数的用法
1.smooth函数
smooth函数调用格式如下：
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)+y(2)+y(3)+y(4)+y(5))/5
yy(4)=(y(2)+y(3)+y(4)+y(5)+y(6))/5
yy(5)=(y(3)+y(4)+y(5)+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：
| method参数值 | 说明 |
|---|---|
| ‘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，只要用户输入的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dcgree参数指定多项式模型的阶数。dcgree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。
【例】产生一列正弦波信号，加入噪声信号，然后调用smooth函数对加入噪声的正弦波进行滤波（平滑处理）。
%--------------------------------------------------------------------------
% 调用smooth函数进行加噪数据的平滑处理
%--------------------------------------------------------------------------
%*****************产生加噪正弦波信号，绘制加噪波形图*************************
t = linspace(0,2*pi,500)'; % 产生一个从0到2*pi的向量，长度为500
y = 100*sin(t); % 产生正弦波信号
% 产生500行1列的服从N(0,15^2)分布的随机数，作为噪声信号
noise = normrnd(0,15,500,1);
y = y + noise; % 将正弦波信号加入噪声信号
figure; % 新建一个图形窗口
plot(t,y); % 绘制加噪波形图
xlabel('t'); % 为X轴加标签
ylabel('y = sin(t) + 噪声'); % 为Y轴加标签
%*************利用移动平均法对加噪信号进行平滑处理，绘制平滑波形图*************
yy1 = smooth(y,30); % 利用移动平均法对y进行平滑处理
figure; % 新建一个图形窗口
plot(t,y,'k:'); % 绘制加噪波形图
hold on;
plot(t,yy1,'k','linewidth',3); % 绘制平滑后波形图
xlabel('t'); % 为X轴加标签
ylabel('moving'); % 为Y轴加标签
legend('加噪波形','平滑后波形');
%*************利用lowess方法对加噪信号进行平滑处理，绘制平滑波形图*************
yy2 = smooth(y,30,'lowess'); % 利用lowess方法对y进行平滑处理
figure; % 新建一个图形窗口
plot(t,y,'k:'); % 绘制加噪波形图
hold on;
plot(t,yy2,'k','linewidth',3); % 绘制平滑后波形图
xlabel('t'); % 为X轴加标签
ylabel('lowess'); % 为Y轴加标签
legend('加噪波形','平滑后波形');
%*************利用rlowess方法对加噪信号进行平滑处理，绘制平滑波形图************
yy3 = smooth(y,30,'rlowess'); % 利用rlowess方法对y进行平滑处理
figure; % 新建一个图形窗口
plot(t,y,'k:'); % 绘制加噪波形图
hold on;
plot(t,yy3,'k','linewidth',3); % 绘制平滑后波形图
xlabel('t'); % 为X轴加标签
ylabel('rlowess'); % 为Y轴加标签
legend('加噪波形','平滑后波形');
%*************利用loess方法对加噪信号进行平滑处理，绘制平滑波形图*************
yy4 = smooth(y,30,'loess'); % 利用loess方法对y进行平滑处理
figure; % 新建一个图形窗口
plot(t,y,'k:'); % 绘制加噪波形图
hold on;
plot(t,yy4,'k','linewidth',3); % 绘制平滑后波形图
xlabel('t'); % 为X轴加标签
ylabel('loess'); % 为Y轴加标签
legend('加噪波形','平滑后波形');
%*************利用sgolay方法对加噪信号进行平滑处理，绘制平滑波形图*************
yy5 = smooth(y,30,'sgolay',3); % 利用sgolay方法对y进行平滑处理
figure; % 新建一个图形窗口
plot(t,y,'k:'); % 绘制加噪波形图
hold on;
plot(t,yy5,'k','linewidth',3); % 绘制平滑后波形图
xlabel('t'); % 为X轴加标签
ylabel('sgolay'); % 为Y轴加标签
legend('加噪波形','平滑后波形');
加噪波形图：
平滑后波形图（移动平均法）：
平滑后波形图（lowess法）：
平滑后波形图（rlowess法）：
平滑后波形图（loess法）：
平滑后波形图（sgolay法）：
实际上随着窗宽的增大，平滑后的曲线会越来越光滑，但过于光滑也可能造成失真。
2.smoothts函数
smoothts函数调用格式如下：
output = smoothts(input)
output = smoothts(input,‘b’,wsize)
output = smoothts(input,‘g’,wsize,stdev)
output = smoothts(input,‘e’,n)
smoothts函数的输入参数input是一个金融时间序列对象或行导向矩阵，其中金融时间序列对象是MATLAB中由ascii2fts或fints函数所创建的一种对象。行导向矩阵是指用行表示观测数据集的矩阵，若input是一个行导向矩阵，input的每一行都是一个单独的观测集。
以上调用格式中的’b’,‘g’,或’e’表示不同的数据平滑方法，其中’b’表示盒子法（box method），’g’表示高斯窗方法(gaussian window method)，’e’表示指数法(exponential method)。
输入参数wsize是一个标量，用来指定各种数据平滑方法的窗宽，默认窗宽为5.
输入参数stdcv也是一个标量，用来指定高斯窗方法的标准差，默认值为0.65
【例】现有上海股市日开盘价、最高价、最低价、收盘价、收益率等数据，时间跨度为2005年1月4日至2007年4月3日，共510组数据。完整数据保存在文件
examp03_02.xls
中，试调用smoothts函数对日收盘价数据进行平滑处理。
%--------------------------------------------------------------------------
% 调用smoothts函数对金融时间序列数据进行平滑处理
%--------------------------------------------------------------------------
%*********************读取金融时间序列数据，绘制波形图************************
x = xlsread('examp03_02.xls'); % 从文件examp03_02.xls中读取数据
price = x(:,4)'; % 提取矩阵x的第4列数据，即收盘价数据
figure; % 新建一个图形窗口
plot(price,'k','LineWidth',2); % 绘制日收盘价曲线图，黑色实线，线宽为2
xlabel('观测序号'); ylabel('上海股市日收盘价'); % 为X轴和Y轴加标签
%*****************利用盒子法对数据进行平滑处理，绘制平滑波形图****************
output1 = smoothts(price,'b',30); % 用盒子法平滑数据，窗宽为30
output2 = smoothts(price,'b',100); % 用盒子法平滑数据，窗宽为100
figure; % 新建一个图形窗口
plot(price,'.'); % 绘制日收盘价散点图
hold on
plot(output1,'k','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图，黑色实线，线宽为2
plot(output2,'k-.','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图，黑色点划线，线宽为2
xlabel('观测序号'); ylabel('Box method'); % 为X轴和Y轴加标签
% 为图形加标注框
legend('原始散点','平滑曲线(窗宽30)','平滑曲线(窗宽100)','location','northwest');
%****************利用高斯窗方法对数据进行平滑处理，绘制平滑波形图**************
output3 = smoothts(price,'g',30); % 窗宽为30，标准差为默认值0.65
output4 = smoothts(price,'g',100,100); % 窗宽为100，标准差为100
figure; % 新建一个图形窗口
plot(price,'.'); % 绘制日收盘价散点图
hold on
plot(output3,'k','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图，黑色实线，线宽为2
plot(output4,'k-.','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图，黑色点划线，线宽为2
xlabel('观测序号'); ylabel('Gaussian window method'); % 为X轴和Y轴加标签
legend('原始散点','平滑曲线(窗宽30，标准差0.65)',...
'平滑曲线(窗宽100，标准差100)','location','northwest');
%*****************利用指数法对数据进行平滑处理，绘制平滑波形图****************
output5 = smoothts(price,'e',30); % 用指数法平滑数据，窗宽为30
output6 = smoothts(price,'e',100); % 用指数法平滑数据，窗宽为100
figure; % 新建一个图形窗口
plot(price,'.'); % 绘制日收盘价散点图
hold on
plot(output5,'k','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图，黑色实线，线宽为2
plot(output6,'k-.','LineWidth',2); % 绘制平滑后曲线图，黑色点划线，线宽为2
xlabel('观测序号'); ylabel('Exponential method'); % 为X轴和Y轴加标签
legend('原始散点','平滑曲线(窗宽30)','平滑曲线(窗宽100)','location','northwest');
原始收盘价曲线图：
平滑后曲线图（box method）：
平滑后曲线图(gaussian window method)：
平滑后曲线图(exponential method)：
总的来说，在数据的中端，3种方法的平滑效果都比较好，并且随着窗宽的增大，平滑后的曲线的光滑性也在增强，但光滑性增强的同时也造成了失真。