평활화와 잡음 제거

사비츠키-골레이 평활화, 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 평활화합니다.

앱

여러 개의 신호와 스펙트럼을 시각화하여 비교

`detrend`	다항식 추세 제거
`filloutliers`	데이터에서 이상값 감지하고 바꾸기
`hampel`	햄펄(Hampel) 식별자를 사용하여 이상값 제거
`isoutlier`	데이터의 이상값 찾기
`medfilt1`	1차원 중앙값 필터 적용
`movmad`	이동 중앙값 절대 편차
`movmedian`	이동 중앙값
`sgolay`	사비츠키-골레이 필터(Savitzky-Golay Filter) 설계
`sgolayfilt`	사비츠키-골레이 필터링(Savitzky-Golay Filtering)
`smoothdata`	잡음 있는 데이터의 평활화

신호 평활화
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.