Suavizado y eliminación de ruido
Suavizado de Savitzky-Golay, filtro mediano y Hampel, eliminación de tendencia
Elimine los picos, las tendencias y los valores atípicos no deseados de una señal. Suavice las señales mediante filtros de Savitzky-Golay, medias móviles, medianas móviles, regresión lineal o regresión cuadrática.
Apps
Signal Analyzer | Visualizar y comparar múltiples señales y espectros |
Funciones
detrend | Remove polynomial trend |
filloutliers | Detect and replace outliers in data |
hampel | Eliminar valores atípicos con un identificador Hampel |
isoutlier | Find outliers in data |
medfilt1 | Filtrado de mediana de 1D |
movmad | Moving median absolute deviation |
movmedian | Moving median |
sgolay | Diseño de filtros de Savitzky-Golay |
sgolayfilt | Filtrado de Savitzky-Golay |
smoothdata | Smooth noisy data |
Temas
- Suavizar señales
Descubra patrones importantes en los datos al tiempo que se omite ruido, valores atípicos y otra información irrelevante.
- Eliminar tendencias de datos
Elimine los patrones generales irrelevantes que impiden el análisis de los datos.
- Eliminar el zumbido de 60 Hz de una señal
Filtre las oscilaciones de 60 Hz que a menudo corrompen las mediciones.
- Eliminar picos de una señal
Utilice el filtrado de mediana para eliminar transitorios no deseados de los datos.
- Reconstruct a Signal from Irregularly Sampled Data
Resample and interpolate data measured at irregular intervals.
- Eliminate Outliers Using Hampel Identifier
Detect and remove outliers using a simplified implementation of the Hampel algorithm.