如何使用指数平滑函数处理nans

在matlab中使用指数函数时应如何处理nan's？如何使用指数平滑函数处理nans

例如，我可以使用的指数平滑函数为：

v = datenum(2008, 1, 1):datenum(2010, 11, 31); % time vector 
d = rand(1,length(v)); % data vector 

fd = d; 
alpha_o = 0.2; 
for ii = 2:length(fd); 
    fd(ii) = alpha_o.*fd(ii) + (1-alpha_o).*fd(ii-1); 
end 

plot(v,d); hold on; plot(v,fd);

然而，如果我在时间序列楠（或许多的NaN事实证明）：

d(10) = nan;

随着时间序列中nan的位置，平滑输出将为nan。

这应该怎么处理？我应该删除所有的nans然后运行该功能吗？

我在想，对我的数据使用指数平滑函数的一点是，它提供了原始系列的平滑和滞后版本。但是，如果你有被移除的nans不会导致结果中的错误？

我看到这个帖子Using exponential smoothing with NaN values，但它并没有真正提供任何有用的提示，我可以在这里适用。

我也想避免楠零件，并说，如果男，使用最后一个已知的平滑值：

fd = d; 
alpha_o = 0.2; 
for ii = 2:length(fd); 
    if isnan(fd(ii)) == 1; 
     fd(ii) = fd(ii-1); 
    else 
     fd(ii) = alpha_o.*fd(ii) + (1-alpha_o).*fd(ii-1); 
    end 
end 
plot(v,d); hold on; plot(v,fd);

这是最好的解决办法？不知道如果第一个值是nan认为我会怎么做...

来源

2015-10-19 Emma Tebbs

你对待nans的方式是你的选择。你可以删除它们，你可以用插值填充它们，或者你可以让你的算法输出NaN作为NaN输入。这取决于你的NaN是什么以及如何创建的。 –

如果您正在进行平滑和插值，通常会删除您的NaN，因为它们会影响您的结果。 – GameOfThrows

我不确定这是否是适合StackOverflow的问题。这是非常基于观点的，取决于你的具体情况以及你希望达到的目标，这在你的问题中是不明确的。 – IKavanagh

如果在您的数据中有nan s，那么在进行这样的处理时，您应该完全忽略它们（如果这些点是0？-inf？ inf？10.5？pi？）。主要的一点是，作为@IKavanagh指出的那样，你必须真正忽略这些点完全，即下降了v元素，以及对应于nan S：

v = datenum(2008, 1, 1):datenum(2010, 11, 31); % time vector 
d = rand(1,length(v)); % data vector 

d(10) = nan; 

v = v(~isnan(d)); 
d = d(~isnan(d)); 

%do the rest of the processing as usual 

fd = d; 
alpha_o = 0.2; 
for ii = 2:length(fd); 
    fd(ii) = alpha_o.*fd(ii) + (1-alpha_o).*fd(ii-1); 
end 

plot(v,d); hold on; plot(v,fd);

是nan s为存在于事实的数据告诉你这些数据点是无效的，所以你必须摆脱他们的平滑/拟合（并且plot将自动忽略这些）。

来源

2015-10-19 10:29:51

如何使用指数平滑函数处理nans

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