用一句话证明自己是 MATLAB 工程师（或程序员）？
我最近在一个项目中，需要处理大量传感器数据，并且要实现一个实时数据可视化和分析平台。我们使用了 Simulink 和 MATLAB 的 Signal Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox。
具体来说，我负责的是数据预处理和特征提取部分。原始传感器数据是嘈杂且包含大量冗余信息，我首先利用 `medfilt` 对数据进行中值滤波，去除瞬时异常值，然后是 `lowpass` 和 `highpass` 组合滤波，保留特定频段内的有用信号，同时剔除低频漂移和高频噪声。
在特征提取方面，我编写了一些自定义函数。例如，计算信号的均方根（RMS）值，用于表征信号的能量；计算峭度（kurtosis）和偏度（skewness），来描述信号的幅值分布特性，这对于检测信号状态的变化非常关键。我还使用了 `autocorr` 函数来分析信号的自相关性，以此来识别信号中的周期性成分。
在建模方面，我们尝试了几种不同的方法。一种是基于统计模型，比如使用 `arima` 模型来预测信号的短期走势。另一种是尝试使用机器学习方法，例如使用 `fitctree` 来构建分类树，用于识别不同的传感器工作状态。我还用了 `pca` 对提取的特征进行降维，以减少模型的复杂度并提高训练效率。
整个开发过程中，我大量使用了 MATLAB 的脚本编写和函数调用，并且对性能进行了优化，比如通过 `arrayfun` 和向量化操作，来加速数据处理。我还构建了一些交互式的 GUI 界面，方便工程师们进行参数调整和结果查看。
为了保证代码的可维护性和复用性，我遵循了良好的编程规范，并且使用了版本控制系统 Git。在测试环节，我编写了大量的单元测试脚本，确保各个模块的正确性。
总的来说，我就是在把从传感器采集到的原始数据，通过一系列信号处理、特征提取、统计建模或机器学习算法，转换成有意义的信息，并且将这些信息以直观的方式呈现出来，最终帮助大家理解和决策。
具体来说，我负责的是数据预处理和特征提取部分。原始传感器数据是嘈杂且包含大量冗余信息，我首先利用 `medfilt` 对数据进行中值滤波，去除瞬时异常值，然后是 `lowpass` 和 `highpass` 组合滤波，保留特定频段内的有用信号，同时剔除低频漂移和高频噪声。
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为了保证代码的可维护性和复用性，我遵循了良好的编程规范，并且使用了版本控制系统 Git。在测试环节，我编写了大量的单元测试脚本，确保各个模块的正确性。
总的来说，我就是在把从传感器采集到的原始数据，通过一系列信号处理、特征提取、统计建模或机器学习算法，转换成有意义的信息，并且将这些信息以直观的方式呈现出来，最终帮助大家理解和决策。
网友意见
why
怎么又crash了！
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