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データ処理
チャネルデータを処理して、統計的に有意な結果を見つけることができます。たとえば、分析のために財務データを取得し、フィルタリングを使用して関心のあるシグナルを明らかにできます。
トピック
- NaN 値を無視したデータの平均値を求める
この例では、NaN 値を無視してThingSpeak™チャネルのデータの平均を見つける方法を示します。
- データのピーク解析
この例では、 ThingSpeak™チャネル内のデータの基本的なピーク分析を実行する方法を示します。
- 不規則にサンプリングされたデータの識別
ThingSpeak™チャネルで不規則にサンプリングされたデータを特定します。
- 不規則にサンプリングされたデータの正則化
ThingSpeak™ チャネルのデータのタイムスタンプを更新して不規則性を除去する。
- データ内の外れ値の削除
この例では、Hampel フィルターを使用してThingSpeak™チャネルデータ内の外れ値を検出して削除する方法を示します。
注目の例
測定データでの高周波ノイズの除外
この例では、ローパス フィルターを設計し、測定データから高周波ノイズを取り除くために使用する方法を説明します。高周波ノイズは、対象の信号よりも高速で変化する信号成分に起因しています。高周波ノイズを取り除くことによって、対象の信号をより簡潔に表現でき、より正確な解析が可能になります。ローパス フィルターは、信号内の高周波ノイズを除去するための一般的な技術です。
Datafeed Toolboxを使用して現在の財務データを取得する
この例では、Federal Reserve Economic Data (FRED) に接続し、現在の金融データを取得する方法を説明します。
ThingSpeak チャネルにおけるデータの集約
ThingSpeak チャネル内のデータの収集と処理
データ内の外れ値を削除して視覚化する
この例では、Hampel フィルターを使用してThingSpeak™チャネルデータ内の外れ値を検出して削除する方法を示します。このフィルターはメディアン フィルターと密接に関連しており、データを過度に平滑化することなく信号から異常値を除去するのに役立ちます。
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