基于MATLAB的CSV文件批量处理与数据可视化分析

本文介绍如何使用MATLAB对存储在CSV文件中的数据进行批量处理、可视化分析以及异常值检测。代码示例演示了如何读取多个CSV文件，提取特定数据，进行排序和统计分析，并使用直方图和DBSCAN算法进行异常值检测。

代码功能解析

以下是代码的主要步骤和功能：

初始化: 清理工作环境，关闭所有图形窗口，清空命令窗口。2. 定义文件路径: 设置目标文件夹路径，获取该路径下所有扩展名为'.csv'的文件列表。3. 获取文件数量: 计算文件夹中符合要求的CSV文件数量。4. 按年份处理文件: 循环遍历每个年份的文件，执行以下操作： - 读取文件：获取文件路径和名称，使用readtable函数读取CSV文件内容。 - 存储数据：将读取的数据存储到raw变量中，并按年份保存为'.mat'文件。5. 数据预处理: 定义数据分析所需的变量，如传感器类别数YLclass、每个类别中传感器数量YLnum、总传感器数量TotalYL等。6. 传感器数据分析: 循环处理每个传感器的数据，执行以下操作： - 数据提取：从raw变量中提取当前传感器的数据。 - 数据排序：对提取的数据按时间进行排序。 - 数据可视化：使用plot函数绘制数据的折线图，并设置标题、标签等。 - 异常值检测： - 使用histcounts函数计算数据的直方图统计信息。 - 基于直方图分布，使用自定义规则初步筛选异常值。 - 使用DBSCAN算法进行更精确的异常值检测。 - 在图中标记检测到的异常值。 - 经验阈值计算：去除初筛异常值后，计算数据的平均值、标准差，并根据预设规则生成经验阈值。 - 结果保存：将每个传感器的分析结果保存到JYData变量中。7. 结果输出: - 将所有传感器的分析结果写入Excel文件。 - 将每个传感器类别的分析结果保存为图片。

代码优化说明

使用readtable函数读取CSV文件，提高数据读取效率。- 使用dbscan函数进行异常值检测，提高检测精度。- 使用mkdir函数创建文件夹，避免手动创建。- 使用清晰的变量名和注释，提高代码可读性。

总结

这段代码提供了一个完整的MATLAB数据处理流程，包括数据读取、预处理、可视化、异常值检测以及结果输出。通过修改代码中的参数和规则，可以将其应用于不同类型的数据分析任务