Données de processus
Vous pouvez traiter les données de canal pour trouver des résultats statistiquement significatifs. Par exemple, vous pouvez récupérer des données financières à des fins d'analyse et utiliser le filtrage pour découvrir des signaux intéressants.
Rubriques
- Trouver la moyenne des données en ignorant les valeurs NaN
Cet exemple montre comment trouver la moyenne des données dans un canal ThingSpeak ™ tout en ignorant les valeurs NaN.
- Analyse de pointe des données
Cet exemple montre comment effectuer une analyse de base des pics de données dans votre canal ThingSpeak ™.
- Identifier les données échantillonnées de manière irrégulière
Identifier les données échantillonnées de manière irrégulière dans un canal ThingSpeak™.
- Régulariser les données échantillonnées de manière irrégulière
Mettez à jour les horodatages des données dans un canal ThingSpeak ™ pour supprimer les irrégularités.
- Supprimer les valeurs aberrantes dans vos données
Cet exemple montre comment détecter et supprimer les valeurs aberrantes dans les données de votre canal ThingSpeak ™ à l'aide d'un filtre Hampel.
Sélection d՚exemples
Supprimer le bruit haute fréquence dans les données mesurées
Cet exemple montre comment design un filtre passe-bas et l'utiliser pour supprimer le bruit haute fréquence dans les données mesurées. Le bruit à haute fréquence est dû aux composants d'un signal variant plus rapidement que le signal d'intérêt. La suppression du bruit à haute fréquence permet au signal d'intérêt d'être représenté de manière plus compacte et permet une analyse plus précise. Un filtre passe-bas est une technique courante pour éliminer le bruit haute fréquence dans un signal.
Récupérer les données financières actuelles à l'aide de Datafeed Toolbox
Cet exemple montre comment se connecter aux données économiques de la Réserve fédérale (FRED) et récupérer les données financières actuelles.
Supprimer et visualiser les valeurs aberrantes dans vos données
Cet exemple montre comment détecter et supprimer les valeurs aberrantes dans les données de votre canal ThingSpeak ™ à l'aide d'un filtre Hampel. Ce filtre est étroitement lié à un filtre médian et permet de supprimer les valeurs aberrantes d'un signal sans trop lisser les données.
