• medsmooth(v, [n], [m]) : renvoie un vecteur lissé en remplaçant chaque valeur de v par la médiane des n points centrés sur cette valeur. La largeur de la fenêtre n est contractée près des extrémités du vecteur.
La fonction medsmooth permet d'effectuer le filtrage de médianes. Il s'agit de la plus fiable des fonctions de lissage, dans la mesure où il est peu probable qu'elle soit influencée par des points de données parasites. Elle aura toutefois tendance à effacer les caractéristiques marquées des données. Vous pouvez comparer cette méthode au lissage avec un noyau de Gauss ou au lissage des moindres carrés localisé. La technique de régression polynomiale de loess est également un outil de lissage efficace.
• VSmooth(v, w) : répète le lissage de médianes pour v tant que des changements se produisent pour chaque largeur de fenêtre dans w. La convergence du lissage dépend de TOL.
Arguments
• v est un tableau de nombres réels.
• n et m sont facultatifs, avec une valeur par défaut égale à 3.
◦ Si v est un argument du vecteur 1D, vous pouvez définir n uniquement. Dans ce cas, l'argument m ne s'applique pas.
◦ Si v est un argument de la matrice 2D, vous pouvez soit définir n uniquement pour une fenêtre carrée (n = m), soit définir n et m pour une fenêtre rectangulaire.
• w est un vecteur de largeurs de fenêtres. Les éléments de w doivent être des entiers impairs, non négatifs, inférieurs à la longueur de v.