Documentação Ajuste as splines de suavização no aplicativo Curve Fitting ou com a função de ajuste para criar uma curva suave pelos dados e especificar a suavidade. Ajuste superfícies lisas aos seus dados no aplicativo Curve Fitting ou com a função fit usando os modelos Lowess. Use a função suave para suavizar os dados de resposta, usando métodos de média móvel, filtros Savitzky-Golay e regressão local com e sem pesos e robustez (lowess. Loess. Rlowess e rloess). Este exemplo mostra como usar o Curve Fitting Toolbox8482 para ajustar uma superfície de resposta a alguns dados automotivos para investigar a eficiência do combustível. Adaptação não paramétrica para criar curvas ou superfícies suaves através de seus dados com interpolantes e alisando splines. Este tópico foi útil Selecione seu país Escolha seu país para obter conteúdo traduzido onde disponível e veja eventos e ofertas locais. Com base na sua localização, recomendamos que você selecione:. Você também pode selecionar um local da lista a seguir: Uma maneira simples (ad hoc) é simplesmente pegar uma média ponderada (sintonizável por alfa) em cada ponto com seus vizinhos: ou alguma variação disso. Sim, para ser mais sofisticado, você pode transformar seus dados por Fourier primeiro, depois cortar as altas freqüências. Algo como: Isso elimina as 20 maiores frequências. Tenha cuidado para eliminá-los simetricamente, caso contrário, a transformação inversa não será mais real. Você precisa escolher cuidadosamente a frequência de corte para o nível correto de suavização. Este é um tipo muito simples de filtragem (filtragem de caixa no domínio da frequência), para que você possa tentar suavemente atenuar freqüências de alta ordem se a distorção for inaceitável. respondido outubro 4 09 at 9:16 FFT não é uma má idéia, mas provavelmente é um exagero aqui. As médias em movimento ou em movimento geralmente dão maus resultados e devem ser evitadas para qualquer coisa que não seja a lição de casa atrasada (e o ruído branco). Use a filtragem Savitzky-Golay (em Matlab sgolayfilt (.)). Isso proporcionará os melhores resultados para o que você está procurando - algumas suavizações locais, mantendo a forma da curva. Remova os componentes periódicos e de ruído dos conjuntos de dados enquanto preserva os padrões subjacentes Os algoritmos de suavização costumam ser usados para remover componentes periódicos de um conjunto de dados preservando as tendências de longo prazo. Por exemplo, dados de série temporal que são amostrados uma vez por mês geralmente exibem flutuações sazonais. Um filtro de média móvel de doze meses removerá o componente sazonal enquanto preserva a tendência de longo prazo. Alternativamente, algoritmos de suavização podem ser usados para gerar um modelo descritivo para análise exploratória de dados. Essa técnica é freqüentemente usada quando é impraticável especificar um modelo de parâmetro que descreva a relação entre um conjunto de variáveis. As técnicas de suavização de sinais ou de séries temporais são usadas em uma variedade de disciplinas, incluindo processamento de sinais, identificação de sistemas, estatística e econometria. Algoritmos de suavização comuns incluem: LOWESS e LOESS: Métodos de suavização não paramétricos usando modelos de regressão local Suavização de kernel: abordagem não paramétrica para modelagem de uma função de distribuição suave Suavização de splines: abordagem não paramétrica para ajuste de curva Filtro autorregressivo de média móvel (ARMA): Filtro usado quando os dados exibem autocorrelação serial Filtro Hodrick-Prescott: Filtro usado para suavizar séries temporais econométricas, extraindo os componentes sazonais Filtro de suavização SavitzkyGolay: Filtro usado quando um sinal tem informações de alta freqüência que devem ser retidas Filtro Butterworth: Filtro usado no processamento de sinal para remover ruído de alta freqüência
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