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Suavizado y desano.

Suavizado Savitzky-Golay, filtrado mediano y Hampel, detrending

Elimine los picos, tendencias y valores atípicos no deseados de una señal. Señales suaves que utilizan filtros Savitzky-Golay, medias móviles, medianas móviles, regresión lineal o regresión cuadrática.

Funciones

detrendRemove polynomial trend
filloutliersDetect and replace outliers in data
hampelEliminación de valores atípicos mediante el identificador hampel
isoutlierFind outliers in data
medfilt1Filtrado de mediana 1-D
movmadMoving median absolute deviation
movmedianMoving median
sgolayDiseño de filtro Savitzky-Golay
sgolayfiltFiltrado Savitzky-Golay
smoothdataSmooth noisy data

Apps

Analizador de señalesVisualice y compare múltiples señales y espectros

Temas

Suavizado de señales

Descubra patrones importantes en sus datos mientras deja fuera ruido, valores atípicos y otra información irrelevante.

Eliminar tendencias de los datos

Saque patrones generales irrelevantes que impidan el análisis de datos.

Retire el Hum de 60 Hz de una señal

Filtra las oscilaciones de 60 Hz que a menudo corrompen las mediciones.

Eliminar picos de una señal

Utilice el filtrado de medianas para eliminar los transitorios no deseados de los datos.

Reconstruir una señal a partir de datos muestreados irregularmente

Remuestrear e interpolar los datos medidos a intervalos irregulares.

Eliminar valores atípicos con el identificador de hampel

Detecte y elimine valores atípicos utilizando una implementación simplificada del algoritmo Hampel.

Documentación de Signal Processing Toolbox

Soporte

Deep Learning for Signal Processing with MATLAB

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