在使用MATLAB进行数据分析时，经常会遇到数据中存在`NaN`（Not a Number）的情况。这些缺失值不仅影响后续计算，还可能破坏图表的美观性。如何优雅地处理这些`NaN`值呢？今天就来分享几个实用的小技巧👇。

首先，可以通过内置函数`fillmissing()`快速填补缺失值。例如：

```matlab

data = [1, 2, NaN, 4, 5];

filled_data = fillmissing(data, 'previous');

```

这段代码会用前一个有效值填补`NaN`，简单高效！此外，还可以选择均值、线性插值等方法，满足不同场景需求。

如果需要更复杂的插值操作，可以尝试`interp1()`函数。比如对时间序列数据进行线性或样条插值：

```matlab

x = 1:5; y = [10, NaN, 30, 40, NaN];

xi = 1:0.1:5;

yi = interp1(x, y, xi, 'spline');

```

这样可以获得平滑的结果，让图表更加直观。

最后提醒大家，在处理数据时务必小心谨慎，确保填补方式符合实际业务逻辑哦！💡

Matlab NaN处理 数据分析