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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.