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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、解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することができます。
トピック
- NaN値を無視してデータの平均を求める
この例では、NaN 値を無視しながら ThingSpeak ™チャネル内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 ™チャネルのデータの基本的なピーク解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を識別する
ThingSpeak™チャネルで不規則にサンプリングされたデータを識別します。
- 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。
- データ内の外れ値を削除する
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。
注目の例
測定データ内の高周波ノイズを除去
この例では、ローパス フィルターを設計し、それを使用して測定データ内の高周波ノイズを除去する方法を示します。高周波ノイズは、対象となる信号よりも速く変化する信号成分によって発生します。高周波ノイズを除去することで、対象の信号をよりコンパクトに表現し、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手法です。
Datafeed Toolboxを使用して最新の財務データを取得する
この例では、連邦準備制度経済データ (FRED) に接続して現在の財務データを取得する方法を示します。
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可視化する
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。このフィルターは中央値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せずに信号から外れ値を除去するのに役立ちます。
