官网参考：填充缺失值 - MATLAB fillmissing - MathWorks 中国
Matlab 数据补全方法 - CollinsLi - 博客园 (cnblogs.com)
fillmissing填充缺失值
F = fillmissing(A,method) % 插值填充
案例如下：
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x = [-4*pi:0.1:0, 0.1:0.2:4*pi]; % 定义非均匀采样点向量，并计算这些点上的正弦函数。
A = sin(x);
A(A < 0.75 & A > 0.5) = NaN; % 将 NaN 值插入 A 中。
% 使用线性插值填充缺失数据，并返回填充的向量 F 和逻辑向量 TF。TF 项中的值 1 (true) 对应于 F 中的填充值。
[F,TF] = fillmissing(A,'linear','SamplePoints',x);
plot(x,A,'.', x(TF),F(TF),'o') % 绘制原始数据和填充的数据。
xlabel('x');
ylabel('sin(x)')
legend('Original Data','Filled Missing Data')
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填充方法还包括：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
'previous' |
上一个非缺失值 |
'next' |
下一个非缺失值 |
'nearest' |
距离最近的非缺失值 |
'linear' |
相邻非缺失值的线性插值（仅限数值、duration 和 datetime 数据类型） |
'spline' |
分段三次样条插值（仅限数值、duration 和 datetime 数据类型） |
'pchip' |
保形分段三次样条插值（仅限数值、duration 和 datetime 数据类型） |
'makima' |
修正 Akima 三次 Hermite 插值（仅限数值、duration 和 datetime 数据类型） |
F = fillmissing(A,movmethod,window) % 滑动填充
案例如下：
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% 创建样本点向量 x 和包含缺失值的数据向量 A。
x = linspace(0,10,200);
A = sin(x) + 0.5*(rand(size(x))-0.5);
A([1:10 randi([1 length(x)],1,50)]) = NaN;
% 使用窗口长度为 10 的移动中位数替换 A 中的 NaN 值，并绘制原始数据和填充的数据。
F = fillmissing(A,'movmedian',10);
plot(x,F,'r.-',x,A,'b.-')
legend('Filled Missing Data','Original Data')
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注意：当使用'movmedian'方法填充数据时，窗口长度为2并不能有效填充数据，原始数据中的NaN将被保留
填充方法还包括：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
'movmean' |
窗口长度为 window 的移动均值（仅限数值数据类型） |
'movmedian' |
窗口长度为 window 的移动中位数（仅限数值数据类型） |
特别感谢：
李果（大凉茶）
参考文献：
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fillmissing.html
标签：填充,NaN,仅限,TF,fillmissing,数据,缺失 From： https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/17141817.html