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データの平滑化

ライブ エディターでノイズを含むデータを平滑化

説明

データの平滑化タスクでは、ノイズを含むデータを対話的に平滑化できます。このタスクは、ライブ スクリプト用の MATLAB® コードを自動生成します。

このタスクを使用すると、次を行うことができます。

  • ワークスペース変数内のデータを平滑化する方法をカスタマイズする。

  • パラメーターを調整して、平滑化の程度を増減する。

  • 平滑化済みのデータを自動的に可視化する。

タスクを開く

データの平滑化タスクを MATLAB エディターでライブ スクリプトに追加するには、次を行います。

  • [ライブ エディター] タブで、[タスク]、[データの平滑化] を選択します。

  • スクリプトのコード ブロック内に、smoothnoisy などの関連キーワードを入力します。コマンドの補完候補から [データの平滑化] を選択します。

パラメーター

平滑化法を、データの局所ウィンドウ全体に作用する次のオプションのいずれかとして指定します。

方法説明
移動平均値

移動平均値。この方法は、データの周期的なトレンドを低減するのに便利です。

移動中央値移動中央値。この方法は、外れ値が存在する場合にデータの周期的なトレンドを低減するのに便利です。
ガウス フィルターガウス加重移動平均値。
局所線形回帰線形回帰。この方法は計算量の多くなる場合がありますが、不連続点は少なくなります。
局所二次回帰2 次回帰。この方法は局所線形回帰より計算量がやや多くなります。
ロバストな局所線形回帰ロバスト線形回帰。この方法は、計算量の多い局所線形回帰のバージョンですが、外れ値に対してよりロバストになります。
ロバストな局所二次回帰ロバスト 2 次回帰。この方法は、計算量の多い局所二次回帰のバージョンですが、外れ値に対してよりロバストになります。
Savitzky-Golay 多項式フィルターSavitzky-Golay 多項式フィルター。指定された次数の多項式に従って平滑化し、各ウィンドウで近似します。この方法は、データが急速に変動する場合に他の方法より効果的です。

一般的な平滑化係数を指定する代わりに、平滑化方法のウィンドウのタイプとサイズを指定します。

ウィンドウ説明
中央揃え現在の点を中心にしてウィンドウの長さを指定する。
非対称現在の点の前にある要素数と、現在の点の後にある要素数を含むウィンドウを指定する。

ウィンドウのサイズは、[X 軸] の変数の単位を基準とします。

R2019b で導入