La traducción de esta página está obsoleta. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

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.

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.

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.

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.

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.

Generar código

Para ver el código que una tarea utilizó para generar la salida y la visualización, haga clic en la flecha situada en la parte inferior de la ventana de tareas, encima de la gráfica.

La tarea muestra el bloque de código, que puede cortar y pegar para usarlo o modificarlo más adelante en el script existente o en un programa diferente. Por ejemplo:

Dado que el código subyacente ahora forma parte del script activo, puede seguir utilizando las variables creadas por la tarea para su posterior procesamiento. Por ejemplo, puede utilizar el valor maxIndices para encontrar los valores de los máximos locales correspondientes en los datos suavizados y calcular el promedio: