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Limpiar datos confusos y localizar extremos usando las tareas de Live Editor

Puede preprocesar datos de forma interactiva mediante secuencias de tareas de Live Editor, visualizando los datos en cada paso. Este ejemplo utiliza cinco tareas para limpiar datos ruidosos con valores que faltan y valores atípicos para identificar los mínimos y los máximos locales. Para obtener más información sobre las tareas de Live Editor, consulte Add Interactive Tasks to a Live Script.

En primer lugar, cree y represente un vector de datos confusos, que contiene cuatro valores de tipo NaN y cinco valores atípicos.

x = 1:100;
data = cos(2*pi*0.05*x+2*pi*rand) + 0.5*randn(1,100);
data(20:20:80) = NaN;
data(10:20:90) = [-50 40 30 -45 35];

Para representar los datos confusos, abra la tarea Create Plot. Empiece escribiendo la palabra clave plot en un bloque de código y, después, haga clic en Create Plot cuando aparezca en el menú. Seleccione el tipo de gráfica y los datos de entrada para representar los datos.

Para ver el código que genera esta tarea, amplíe la vista de la tarea haciendo clic en en la parte inferior del área de parámetros de la tarea.

Rellenar los datos que faltan

Para reemplazar los valores NaN de los datos y visualizar los resultados, abra la tarea Clean Missing Data. Empiece escribiendo la palabra clave missing en un bloque de código y, después, haga clic en Clean Missing Data cuando aparezca en el menú. Seleccione los datos de entrada y el método de limpieza para representar los datos rellenados automáticamente.

Para ver el código que genera esta tarea, amplíe la vista de la tarea haciendo clic en en la parte inferior del área de parámetros de la tarea.

Rellenar valores atípicos

Ahora puede eliminar los valores atípicos de los datos limpiados de la tarea anterior mediante la tarea Clean Outlier Data. Escriba la palabra clave outliers en un nuevo bloque de código y haga clic en Clean Outlier Data para abrir la tarea. Seleccione cleanedData como datos de entrada. Puede personalizar los métodos de limpieza y detección de valores atípicos, y ajustar el umbral para encontrar más o menos valores atípicos.

Para ver el código que genera esta tarea, amplíe la vista de la tarea haciendo clic en en la parte inferior del área de parámetros de la tarea.

Suavizar datos

Después, suavice los datos limpiados de la tarea anterior mediante la tarea Smooth Data. Escriba la palabra clave smooth y haga clic en la tarea cuando aparezca. Seleccione cleanedData2, el resultado de la tarea anterior, como datos de entrada. Seleccione un método de suavizado y ajuste el factor de suavizado para un mayor o menor suavizado.

Para ver el código que genera esta tarea, amplíe la vista de la tarea haciendo clic en en la parte inferior del área de parámetros de la tarea.

Localizar extremos

Por último, empiece a escribir la palabra clave extrema y haga clic en Find Local Extrema. Use smoothedData como datos de entrada y cambie el tipo de extremo para encontrar el máximo y el mínimo local de los datos limpios y suavizados. Puede ajustar los parámetros de extremos locales para encontrar más o menos máximos y mínimos.

Para ver el código que genera esta tarea, amplíe la vista de la tarea haciendo clic en en la parte inferior del área de parámetros de la tarea.

Consulte también

Tareas de Live Editor

• Clean Missing Data | Clean Outlier Data | Find Change Points | Find Local Extrema | Smooth Data | Find and Remove Trends

Funciones

• ismissing | rmmissing | fillmissing | isoutlier | filloutliers | rmoutliers | ischange | islocalmin | islocalmax | smoothdata

Temas relacionados

• Add Interactive Tasks to a Live Script
• Suavizado de datos y detección de valores atípicos
• Datos que faltan en MATLAB