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스무딩과 잡음 제거

사비츠키-골레이 스무딩, 중앙값 및 햄펄 필터링, 추세 제거

신호에서 원치 않는 스파이크, 추세 및 이상값을 제거합니다. 사비츠키-골레이 필터, 이동평균, 이동 중앙값, 선형 회귀 또는 2차 회귀를 사용하여 신호를 스무딩합니다.

함수

detrend다항식 추세 제거
filloutliers데이터에서 이상값 감지하고 바꾸기
hampel햄펄(Hampel) 식별자를 사용하여 이상값 제거
isoutlier데이터의 이상값 찾기
medfilt11차원 중앙값 필터 적용
movmadMoving median absolute deviation
movmedianMoving median
sgolay사비츠키-골레이 필터(Savitzky-Golay Filter) 설계
sgolayfilt사비츠키-골레이 필터링(Savitzky-Golay Filtering)
smoothdata잡음이 있는 데이터 스무딩

신호 분석기여러 개의 신호와 스펙트럼을 시각화하여 비교

도움말 항목

신호 스무딩

잡음, 이상값 및 기타 관련 없는 정보를 제거하고 데이터에서 중요한 패턴을 확인합니다.

데이터에서 추세 제거하기

전체적으로 데이터와 무관하여 데이터 분석을 방해하는 패턴을 제거합니다.

신호에서 60Hz 험 제거하기

측정값을 손상시키는 경우가 많은 60Hz 진동을 필터링합니다.

신호에서 스파이크 제거하기

중앙값 필터링을 사용하여 데이터에서 원치 않는 과도(Transient)를 제거합니다.

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.