РИТМ
Фильтрация данных
Программный пакет, позволяющий в автоматизированном режиме обрабатывать телеметрические и испытательные данные
Программное средство «РИТМ.Фильтрация данных» предназначено для обработки экспериментальных данных. Она позволяет заменять пропуски и выбросы в данных, фильтровать шумы. Для этого в программу встроены десятки различных математических методов, что позволяет эффективно применять её для обработки данных любой природы.
Для удобства работы исходные и обработанные данные отображаются в окне программы, а также визуализируются все этапы обработки.
«РИТМ.Фильтрация данных» позволяет крайне эффективно и быстро с помощью удобного интерфейса и без применения специальных средств провести первичную фильтрацию и обработку данных и ускорить анализ результатов испытаний или других данных, что существенно ускоряет процесс, так как не требует разработки инженерного ПО.
Для удобства работы исходные и обработанные данные отображаются в окне программы, а также визуализируются все этапы обработки.
«РИТМ.Фильтрация данных» позволяет крайне эффективно и быстро с помощью удобного интерфейса и без применения специальных средств провести первичную фильтрацию и обработку данных и ускорить анализ результатов испытаний или других данных, что существенно ускоряет процесс, так как не требует разработки инженерного ПО.
Импорт данных
«РИТМ.Фильтрация данных» работает со следующими типами файлов:
- Текстовые файлы (.txt, .csv, ...)
- Электронные таблицы Excel (.xlsx, .xls)
- Бинарные файлы (.mat)
Программное средство способно загружать данные из рабочей области. Имеется пример для освоения инструмента, а также вывод базовой статистики сигнала для оценки его хаарактеристик и контроля качества обработки.
Пользователь задает число для подстановки вместо пропусков
Следующее заполненное значение из массива
Линейная интерполяция между двумя соседними точками с заполненными значениями
Заданное значение
Следующее значение
Линейная интерполяция
Предыдущее значение
Предыдущее заполненное значение из массива
Ближайшее значение
Ближайшее заполненное значение из массива
Сплайн-интерполяция
Кусочно-кубическая сплайн-интерполяция
Программный инструмент позволяет заменить некачественную часть данных пропущенными значениями, чтобы в дальнейшем заменить их более подходящими числами. Пропущенные данные можно заменить подходящими значениями с помощью ряда математических методов.
Сохраняющая форму кусочно-кубическая, или Эрмитова, сплайн-интерполяция
Эрмитова интерполяция
Модифицированная Акима кубическая интерполяция Эрмита
Акима-интерполяция
Метод скользящего среднего с заданным окном
Скользящее среднее
Метод скользящей медианы с заданным окном
Скользящая медиана
Замена пропусками и их исполнение
Поиск и замена выбросов
Программный инструмент позволяет найти и заменить выбросы в данных.
Методы поиска выбросов:
- 'Медиана' - выбросами считаются значения, находящиеся за пределами заданного в поле "Пороговый коэффициент" количества масштабированных медианных абсолютных отклонений.
- 'Среднее' - выбросами считаются значения, находящиеся за пределами заданного в поле "Пороговый коэффициент" количества стандартных отклонений от среднего значения. Этот метод быстрее, но менее устойчив, чем 'Медиана'.
- 'Квартили' - выбросами считаются значения, находящиеся за пределами заданного в поле "Пороговый коэффициент" количества межквартильных размахов выше верхнего квартиля (75%) или ниже более низкого квартиля (25%). Этот метод полезен, когда данные не нормально распределены.
- 'Критерий Граббса' - выбросы определяются с помощью теста Граббса, который удаляет один выброс на итерацию на основе тестирования гипотезы. Этот метод принимает, что данные нормально распределены. Поле "Пороговый коэффициент" управляет количеством найденных выбросов.
- 'Generalized ESD' - выбросы определяются с помощью обобщенного экстремального стьюдентизированного теста. Этот итерационный метод подобен 'Критерию Граббса', но может сработать лучше, когда есть несколько выбросов, маскирующих друг друга.
- 'Скользящее среднее' - выбросами считаются значения, находящиеся за пределами заданного в поле "Пороговый коэффициент" количества стандартных отклонений от скользящего среднего с заданной "Шириной окна".
- 'Скользящая медиана' - выбросами считаются значения, находящиеся за пределами заданного в поле "Пороговый коэффициент" количества масштабированных медианных абсолютных отклонений от скользящей медианы с заданной "Шириной окна".
Методы замены выбросов
- 'Заданное значение' - выброс заменяется заданным значением из поля "Значение".
- 'Центральное значение' - выброс заменяется центральным значением, определенным с помощью метода поиска выбросов.
- 'Ограничение' - выброс заменяется граничными значениями, определенными с помощью метода поиска выбросов.
- 'Предыдущее значение' - выброс заменяется предыдущим элементом массива (не выбросом).
- 'Следующее значение' - выброс заменяется следующим элементом значением (не выбросом).
- 'Ближайшее значение' - выброс заменяется ближайшим элементом массива (не выбросом).
- 'Линейная интерполяция' - выброс заменяется методом линейной интерполяции между соседними значениями из массива.
- 'Сплайн-интерполяция' - выброс заменяется методом кусочно-кубической сплайн-интерполяции массива.
- 'Эрмитова интерполяция' - выброс заменяется методом сохраняющей форму кусочно-кубической, или Эрмитовой, сплайн-интерполяции массива.
- 'Акима-интерполяция' - выброс заменяется методом модифицированной кубическо-Эрмитовой интерполяции Акима.
Фильтрация шума
«РИТМ.Фильтрация данных» позволяет эффективно сгладить или удалить шум из данных. Программный инструмент позволяет выбрать метод фильтрации и выбрать ширину окна для обеспечения достаточного уровня фильтрации.
Методы фильтрации шума:
«РИТМ.Фильтрация данных» позволяет эффективно сгладить или удалить шум из данных. Программный инструмент позволяет выбрать метод фильтрации и выбрать ширину окна для обеспечения достаточного уровня фильтрации.
Методы фильтрации шума:
- 'Скользящее среднее' - скользящее осреднение. Метод полезен для фильтрации периодических составляющих.
- 'Скользящая медиана' - скользящая медиана. Метод полезен для фильтрации периодических составляющих при наличии выбросов.
- 'Взвешенное по Гауссу осреднение' - скользящее осреднение, взвешенное по Гауссу.
- 'Линейная регрессия' - метод может быть ресурсоемким, но в результате в данных остается меньше разрывов.
- 'Квадратичная регрессия' - метод чуть более ресурсоемкий, чем 'Линейная регрессия', но может сработать лучше.
- 'Робастная линейная регрессия' - метод более ресурсоемкий, чем 'Линейная регрессия', но он лучше справляется с выбросами.
- 'Робастная квадратичная регрессия' - метод более ресурсоемкий, чем 'Квадратичная регрессия', но он лучше справляется с выбросами.
- 'Фильтр Савицкого-Голея' - сглаживает данные согласно квадратичному полиному, который подбирается на заданной ширине окна. Этот метод может сработать лучше, чем другие, если данные быстро меняются.
Визуализация, выгрузка данных и разработка приложений
Исходные и обработанные данные, а также все этапы обработки отображаются на графике в окне программы, что позволяет контролировать процесс и качество обработки. График интерактивный и позволяет пользователю взаимодействовать с ним с помощью мышки: изменять масштаб, перемещаться по графику, выделять точки. Все это, а также возможность сохранения графика в файл обеспечивается панелью инструментов, которая появляется над графиком при наведении мышки.
Исходные и обработанные данные, а также все этапы обработки отображаются на графике в окне программы, что позволяет контролировать процесс и качество обработки. График интерактивный и позволяет пользователю взаимодействовать с ним с помощью мышки: изменять масштаб, перемещаться по графику, выделять точки. Все это, а также возможность сохранения графика в файл обеспечивается панелью инструментов, которая появляется над графиком при наведении мышки.
Заинтересовались?
«РИТМ.Фильтрация данных» предоставляет подробную техническую документацию и пример данных для освоения программного инструмента
По вопросам приобретения обращайтесь к нам по e-mail
