Удалите нежелательные всплески, тренды и выбросы из сигнала. Сглаживайте сигналы с помощью фильтров Савицкого-Голея, скользящих средних значений, движущихся медиан, линейной регрессии или квадратичной регрессии.
| Signal Analyzer | Визуализируйте и сравните несколько сигналов и спектров |
detrend | Удалите полиномиальный тренд |
filloutliers | Обнаружение и замена выбросов в данных |
hampel | Удаление выбросов с помощью идентификатора Хампеля |
isoutlier | Найти выбросы в данных |
medfilt1 | 1-D медианную фильтрацию |
movmad | Скользящее медианное абсолютное отклонение |
movmedian | Движущаяся медиана |
sgolay | Создание фильтра Савицкого-Голая |
sgolayfilt | Фильтрация Савицкого-Голая |
smoothdata | Сглаживайте зашумленные данные |
Обнаружите важные шаблоны в ваших данных, оставляя без внимания шум, выбросы и другую нерелевантную информацию.
Выведите нерелевантные общие шаблоны, которые препятствуют анализу данных.
Извлеките ГУМ с частотой 60 Гц из сигнала
Отфильтруйте колебания 60 Гц, которые часто повреждают измерения.
Используйте медианную фильтрацию, чтобы исключить нежелательные переходные процессы из данных.
Восстановите сигнал от нерегулярно дискретизированных данных
Повторная выборка и интерполяция данных, измеренных с нерегулярными интервалами.
Устранение выбросов с помощью идентификатора Хампеля
Обнаружите и удалите выбросы с помощью упрощенной реализации алгоритма Хэмпеля.
