चलती - औसत - savitzky - golay

इस वर्ग में दो आयामी डेटा, आईएआई सतह, Zfxy को चौरसाई करने के लिए तरीके शामिल हैं। चिकनाई पद्धति का एक विकल्प पेश किया जाता है। साविट्की-गोलैर फिल्टर चौरसाई। ढालना डेटा। संसाधित डेरिवेटिव। औसत खिड़की चौरसाई बढ़ रही हैं.मुद्रित डेटा। वर्ग के लिए तरीकों का भी इस्तेमाल होता है। इंटरपोलेशन चिकनाई आंकड़ों के भीतर। इस वर्ग के एक आयामी समकक्ष के लिए कर्वे साउथ देखें, अर्थात वक्र चिकनाई के लिए इस श्रेणी के तीन आयामी समकक्षों के लिए थ्रीडीमेन्शनल साउथ देखें। विधि के सारांश। लोकल सतह के आधारभूत डबल एक्सडाटा, डबल yData, डबल zData. public SurfaceSmooth double zData । लोकल सतह, सरल डबल एक्सडाटा, डबल yData, मैट्रिक्स zData. public SurfaceSmooth मैट्रिक्स zData. public SurfaceSmooth float xData, फ्लोट yData, फ्लोट zData. public SurfaceSmooth फ्लोट zData. public पृष्ठपाठ सरल लंबा xData, लंबे yData, लंबे समय तक zData. public पृष्ठपाठ लंबे समय से zData. public सतहसामग्री int xData, int yData, int zData. public पृष्ठपाठ सरल इंसट zData. public पृष्ठपाठ सरल छोटा बिगडीकैम xData, बिग दशमलव YData, बिगडीकैम zData. public सतह सरल छोटा बिल्टइजेबल zData. public भूतलसामग्री बिगइटेर xData, बिगइन्टेगर yData, बिगइन्टेगर zData. public डबल प्लॉटमॉइडएव्हरव इंट xIndex. public SurfaceSmooth double xData, डबल yData, डबल जेडटाटा सार्वजनिक पृष्ठसंपूर्ण डबल एक्सडाटा, डबल yData, मैट्रिक्स zData सार्वजनिक सतहसभी फ्लोट एक्सडाटा, फ्लोट yData, फ्लोट ज़ेडटा सार्वजनिक पृष्ठफ्लोपाथ लंबा एक्सडाटा, लंबे समय तक yData, लंबे समय तक जेडटाटा सार्वजनिक सतह सरल इंसट xData, इंट yData, इंट ज़ेडडाटा सार्वजनिक सतह सरल बिटडिस्किम xData, बिगडीकैम yData, बिगडीकैम zData सार्वजनिक सतह्ससंबिथ बिगइटेगर xData, बिगइंटेजर yData, बिगइटेगर zData उपयोग की सतहसभी एसएसएम न्यू सर्फेसससोथ xData, yData, zData SurfaceSmooth का एक उदाहरण बनाता है डेटा को xy और z मानों, आर्गुमेंट्स xData yData और zData की सतह के लिए सरण के रूप में दर्ज किया जाता है, zfxy डेटा डबल, फ्लोट, लम्बाई, प्रकार के रूप में दर्ज किया जा सकता है , BigDecimal, BigInteger या मैट्रिक्स सभी डेटा के माध्यम से किसी भी उपयुक्त डेटा प्रकार के प्रकार, BigDecimal प्रकारों को छोड़कर और बिगइंटेगर, बिगइन्टेगर को प्रसंस्करण से पहले दोगुनी प्रकार में परिवर्तित कर दिया जाता है बिगडीकैम को बदलता है औसत विंडो चौरसाई चल रहा है बिगडीकिल और बिगइंटेगर के लिए मनमाने ढंग से सटीक अंकगणित में किया जाता है Savitzky-Golay फ़िल्टरिंग को बिगडीक्यल और बिगइंटेगर के लिए डबल परिशुद्धता अंकगणितीय में किया जाता है डेटा को दर्ज किया जाता है प्रसंस्करण से पहले आरोही एक्स और आरोही y मानों के रूप में आदेश दिया जाता है। मैट्रिक्स ज तर्क में डेटा को क्रम देने के लिए zData होना चाहिए। जहां पर मीटर एक्स की संख्या में x मान की संख्या है और n में y मान की संख्या yData है 2 डी सरणी z तर्क zData को zData nm के रूप में आयाम होना चाहिए जहां n y yData मान की संख्या है और मी x x डेटा वैल्यू की संख्या है। पब्लिक सर्फेससंपूर्ण डबल जेडटाटा सार्वजनिक सतहसाथ मैट्रिक्स ज़डटा सार्वजनिक पृष्ठपाठ सरल फ्लोट ज़ेडटा सार्वजनिक सार्वजनिक बसपा लंबे समय तक ज़ेडटाटा सार्वजनिक पृष्ठपालन सरल इंसट ज़ेडडाटा सार्वजनिक सतह सरल बिगडीकैम ZData सार्वजनिक सतहसामथ बिगइन्टेगर zData उपयोग की सतहसभी एसएसएम नई सु rfaceSmooth zData SurfaceSmooth का एक उदाहरण बनाता है डेटा z मानों की एक सरणी के रूप में दर्ज किया जाता है, सतह के लिए तर्क zData, zfxy के रूप में कोई एक्स या वाई मान दर्ज नहीं किया जाता है, डेटा बराबर x मान और y मान अंतराल पर नमूना किए गए डेटा के रूप में माना जाता है 0, 1, 2 से मी -1 को एमएक्स-वेल्यू को सौंपा गया है 0, 1, 2 से n -1 के मान ny - values ​​को सौंपा गया है डेटा को डबल, फ्लोट, लम्बी, इंट, बिगडीसीम प्रकार के रूप में दर्ज किया जा सकता है , BigInteger या मैट्रिक्स के माध्यम से किसी भी उपयुक्त डेटा प्रकार के रूप में बिगडीकल और बिगइटेगर को छोड़कर सभी प्रकार के डेटा को परिवर्तित कर सकते हैं, बिगइन्टेगर को बिगइन्टेरर को प्रोसेस करने से पहले बिगडीकिल को बदलते हुए औसत खिड़की चौरसाई चलाना बिगडीकिल और बिगइंटेगर के लिए मनमाना सटीक अंकगणित में किया जाता है Savitzky-Golay बिगडीकल और बिगइंटेगर के लिए दोहरे सटीक अंकगणितीय में फ़िल्टरिंग किया जाता है। माउथिंग मिथोड्स। स्वीटकी-गोल्फ़ फिल्टर विधियां। सिवित्स्की-गोलैस स्मूवर्ड कर्व्स पब्लिक डबल सेविज़कीगोलए इंट sgFilterWidthx, int sgFilterWi dthy सार्वजनिक डबल savitzkyGolay int sgFilterWidth सार्वजनिक डबल getavitzkyGolaySmoothedValues ​​उपयोग SmoothedData sgFilterWidthy x, आयाम और चौड़ाई sgFilterWidthy बिंदुओं में चौड़ाई sgFilterWidthx बिंदुओं के दो आयामी Savitzky-Golay फ़िल्टर का उपयोग करते हुए, इस विधि, निर्माता तर्क के माध्यम से दर्ज डेटा के लिए चिकनी z मान देता है वाई आयाम में फिटिंग बहुपद की डिग्री का डिफ़ॉल्ट मान 4 है यह सेट setGGoldyDeg विधि का उपयोग करके रीसेट किया जा सकता है। यूज़ेस smoothedData इस पद्धति में दो आयामी Savitzky का उपयोग करते हुए निर्माता तर्क के माध्यम से दर्ज डेटा के लिए, smoothed z मान देता है - फ़ाइल sgFilterWidth के चौड़े sgFilterWidth अंक के चौड़े आयाम और एक ही चौड़ाई, sgFilterWidth अंक, y आयाम में फिटिंग बहुपद के डिग्री का डिफ़ॉल्ट मान है 4 यह मान setSGpolyDeg विधि का उपयोग कर रीसेट किया जा सकता है.उपयोग smoothedData इस विधि ऊपर से Savitzky-Golay फ़िल्टर विधि पहले से ही हो सकता है अगर चिकनी z मान देता है एन बुलाया.Savitzky-Golay Smoothed डेरिवेटिव्स सार्वजनिक डबल savitzkyGolay int sgFilterWidthx, int sgfilterwidthy, int m, int n सार्वजनिक डबल getSavitzkyGolayDerivatives उपयोग smoothedDataPlusDeriv sgFilterWidthy, m, n इस पद्धति के सुदृढ़ z मूल्य और निर्माता के माध्यम से दर्ज डेटा के लिए smoothed डेरिवेटिव देता है तर्क, एक्स आयाम में चौड़ाई sgFilterWidthx बिंदुओं और चौड़ाई sgFilterWidthy बिंदु के दो आयामी Savitzky-Golay फ़िल्टर का उपयोग करके y आयाम में तर्क I और n में व्युत्पन्न, एम और n के आवश्यक ऑर्डर के मूल्य शामिल हैं smoothed z मान ऊपर दिए गए उपयोग में, smoothedDataPlusDeriv में वापस कर रहे हैं 0 डेरिवेटिव SmoothedDataPlusDeriv में लौटाए गए हैं 1 मिमी और एनएन का योग फिटिंग बहुपद की डिग्री से कम या बराबर होना चाहिए इस डिग्री का डिफ़ॉल्ट मान 4 है यह मान रीसेट किया जा सकता है विधि सेट एसजीपोली डीग्रिड का उपयोग करते हुए। यूज़ेज स्मोस्डडेटा इस पद्धति से Savitzky-Golay Smoothed डेरिवेटिव देता है Savitzky - गोल व्युत्पन्न विधि को पहले से ही अंतिम व्युत्पन्न पद्धति के रूप में बुलाया जाना चाहिए और इस अंतिम कॉल में उपयोग किए गए मी और एन का मान होगा। Savitzky-Golay फ़िल्टर सार्वजनिक डबल getSGcoefficients उपयोग sgCofficients यह विधि Savitzky-Golay फ़िल्टर गुणांक देता है, c चौरसाई मेगावाट और एनडब्ल्यू में इस्तेमाल किया जाता है, क्रमशः y और x दिशाओं में फिल्टर की लंबाई, एमएल और एनएल, उन बिंदुओं की संख्या होती है जो डेटा बिंदु से पहले की जाती है, जिस पर फिल्टर चल रहा है, y, x, y में क्रमशः y निर्देश और एमयू और एनयू क्रमशः y और x निर्देशों में डेटा बिंदु, zk, l के बाद अंकों की संख्या हैं यदि फ़िल्टर को एक चिकनाई फिल्टर एसके के रूप में प्रयोग किया जाता है, एल डेटा पॉइंट zk, l और का समरूप मूल्य है I सी मानों का उपयोग किया जाता है जो लौटे मैट्रिक्स sgCofficients के शून्य पंक्ति में संग्रहीत होते हैं sgCofficients की प्रत्येक पंक्ति गुणांक की सरणी होती है cmwnw पंक्तियों के mw ब्लॉक के रूप में प्रत्येक पंक्ति एनड प्रत्येक पंक्ति, जब डेटा पर लागू होता है smoothed एम, एन डी डेरिवेटिव देता है शून्य राशि, सूचकांक 0,0, smoothed zeroth व्युत्पन्न, अर्थात् smoothed डेटा मूल्य देता है, दूसरी पंक्ति, सूचकांक 0,1, डेरिवेटिव देता है प्रत्येक पंक्ति से जुड़े इंडेक्स की जोड़ी विधि getSGpolyIndices फोन करके प्राप्त किया जा सकता है और वे फिटिंग बहुपक्षीय के गुणांक के सूचक के अनुरूप हैं नीचे फिटिंग बहुपद की डिग्री का डिफ़ॉल्ट मान 4 यह मान setSGpolyDegree विधि का उपयोग कर रीसेट किया जा सकता है चौरसाई विधि, savitzkyGolay का उपयोग करता है सममित फिल्टर, iemlmu और nln u. public int getSGpolyIndices उपयोग सूचकांक पीयर्स इस पद्धति फिटिंग बहुपद के सूचकांक के जोड़े को तुरंत उपरोक्त देखते हैं सूचकांक में मान i 0 बहुपद के ith गुणांक का पहला सूचकांक है और यह भी शक्ति है ith शब्दावली में वाई सूचकांक 1 में मान बहुपद के ith गुणांक का दूसरा सूचकांक है और ith शब्द में एक्स की शक्ति भी ये लौटे जोड़े लौटे गए सी मैट्रिक्स में पंक्तियों का मिलान करने का आदेश दिया जाता है। ऊपर देखें SavitzkyGolayFilter विधि। लोकल शून्य सेटएसगोलिडेग्री इंट डिग्री सार्वजनिक int मिलती है एसजीपीलीडीग्री उपयोग यह विधि Savitzky-Golay फिटिंग बहुपक्षीय की डिग्री को रीसेट करता है यदि इस विधि को नहीं कहा जाता है तो डिफ़ॉल्ट मान 4 है। उपयोग डिग्री यह विधि Savitzky-Golay फिटिंग बहुपद की डिग्री देता है डिफ़ॉल्ट मान 4 है। Savitzky-Golay फ़िल्टर सार्वजनिक स्थिर डबल savitzkyGolayFilter int nBackwardx, int nForwardx, int nBackwardy, int nForwardy, इंट पॉलीडेग्री उपयोग sgCofficients nForwardx लौटने के लिए , nBackwardx, nForwardx, polyDegree यह विधि डिग्री के एक दो आयामी Savitzky-Golay फ़िल्टर के सी, एक डिग्री के एक फिटिंग बहुपद्वति के साथ, एम वाई nBackWardx nForWardx 1, और y आयाम लंबाई, एन. डब्ल्यू nBackWardy nForWardy 1 देता है, PolyDegree ए गुणांक का विवरण, उनके आवेदन को सी और बदले हुए दो आयामी सरणी के भीतर उनके आदेश, sgCoefficie एनटीएस ऊपर पाया जा सकता है तर्क nBackWardx एमएल और nBackWardy nl अंकों की संख्या हैं, डेटा बिंदु से पहले, जिस पर फ़िल्टर संचालन कर रहा है, क्रमशः x और y आयामों में और nForWardx mu और nForWardy nu डेटा के बाद अंक की संख्या हैं क्रमशः एक्स और वाई आयामों में बिंदु। जन स्थिर स्थिरांक फिल्टर इंडेक्स इंट डिग्री उपयोग इंडेड्स पार्स यह पद्धति डिग्री डिग्री के एक फिटिंग बहुपक्षीय के सूचकांक जोड़े देता है सूचकांक में मान i 0 बहुपद के ith गुणांक का पहला सूचकांक है और ith शब्दावली में वाई की शक्ति भी सूचकांक 1 में मान बहुपद के ith गुणांक का दूसरा सूचकांक है और ith शब्द में एक्स की शक्ति भी है, इस तरह के एक फिटिंग बहुपद और इसके गुणांक का एक उदाहरण ऊपर दिखाया गया है ये लौटे हुए जोड़े को इसी सी मैट्रिक्स में पंक्तियों का मिलान करने का भी आदेश दिया गया है। सार्वजनिक क्षेत्र की डबल बढ़ते ऐप्पलएक्स, इंट विंडो, सार्वजनिक डबल डबल एक्शन इरेजेस इंट विंडोविड्थ बिगडिस्किमल चलअवाराएस्बिगडिस्कैमल इंट विन्डोविड्थ, इंट विंडोविंडि पब्लिक बिगएकलमलिंगअवज एस्बिगडिस्कमल इंट विंडोविथथ पब्लिक डबल होपमिंगएवलव्यूज पब्लिक बिगडीकमेललाइव्यूइंगएवलवॉल्यूजएवलबिगडिस्किमल यूज्यूजवाइडवॉल्यूजएस्बिगअन्य उपयोगमुद्रितडेटा विंडोविड्थि यह पद्धति कंसट्रक्टर आर्ग्यूमेंट्स के माध्यम से दर्ज किए गए डेटा के लिए, खिड़की एक्स आयाम और एमडबल्यू तर्क विंडो में विण्डथक्स बिन्दु वाई आयाम एस. पी. में वाईडथि बिन्दु, एल डेटा पॉइंट zk का सुचारू मूल्य है, एल खिड़कियों में अंकों की संख्या के लिए दर्ज मूल्य अगले उच्च विषम संख्या में समायोजित किया जाता है अगर एक भी संख्या दर्ज की गई है nlnuml और mu के मूल्यों को उचित रूप से छोटा किया जाता है, यदि डेटा चरम सीमाओं के करीब, तो वे क्रमशः पहले या अंतिम डेटा बिंदु से ऊपर या नीचे गिरते हैं। चिकनी डेटा को दोहरे प्रकार के रूप में लौटाया जाता है। यूज़ेज स्माटहेडडेटा तुरंत ऊपर चलती औसत खिड़की के लिए Widthx, खिड़की एक चौकोर विंडो के साथ चौड़ाई, अर्थात् खिड़कीविड्थ विंडोउड्थ और खिड़कीविड्थ विंडो खिड़की.उपयोग करना डेटा विंडोउद्भरण ऊपर की ओर बढ़ने के लिए ऊपर की ओर खिड़कीव्यूथक्स, विंडो अपवाद के साथ इतनी बड़ी बात है कि खराब डेटा को बिगडीकल के रूप में लौटा दिया गया है यदि डेटा बिगडेकल या बिगइंटेगर के रूप में दर्ज किया गया था तो चौरसाई हो जाएगी मनमाने ढंग से अंकगणितीय में निष्पादित किया गया.उपयोगी डेटा आगे बढ़ने के लिए ऊपर की तरफ खिंचावविड्थ, खिड़कीएक चौराहे खिड़की के साथ चौड़ाई, अर्थात् खिड़कीविड्थ विंडो खिड़की और चौड़ाई खिड़की खिड़की चौड़ाई और अपवाद के साथ कि चिकनाई डेटा को बिगडीकल टाइप के रूप में वापस किया जाता है यदि डेटा बिगडीकल या बिगइंटेगर प्रकार के रूप में दर्ज किया गया था मनमाने ढंग से अंकगणित में किया गया होगा.उपयोगी आंकड़े इस पद्धति को सुचारू z मान देता है अगर उपरोक्त चलती औसत खिड़की पद्धति को पहले से ही बुलाया जा चुका है। यूज़ेस smoothedData इस पद्धति को चिकनी z मान देता है अगर उपरोक्त चलती औसत खिड़की पद्धति पहले से ही कहा जाता है सुगंधित मूल्य फिर से चल रहे हैं द्विपक्षीय डबल प्रकार के स्वीडिश. एक्सटेन्ट के रूप में एनडीडी। लोकल डबल हक्वेवविज़कीगॉल पब्लिक डबल हीलिंगविंग एवलवेशन ये पद्धतियाँ फ़ंक्शन के मूल्य वापस आती हैं, जहां जि, जे i, जेड डाटा पॉइंट, एसआई, जे का मूल z मान है, इसका समरूप मूल्य है, z min zi का न्यूनतम मूल्य है, jz अधिकतम zi, j और n के अधिकतम मूल्य है x निर्देशांक की संख्या और m y निर्देशांक की संख्या है। उपयोग की सीमा इस पद्धति में, j Savitzky - गोल मेहनत मूल्य। उपयोग की सीमा इस पद्धति में, जम्मू इसकी चलती औसत चिकनी मूल्य है। लोक डबल इंटरपोलेटसविट्स्कीगोल डबल एक्सआई, डबल यी लोक डबल इंटरपोलेटमिंगएवल्यूज डबल एक्सआई, डबल यी यूजिंग जीआईआई यह पद्धति आपूर्ति के लिए जेड ज़ी के इंटरपोलेटेड मान देता है एक्स तर्क xi और y तर्क सेवित्स्की-गोलैस smoothed डेटा के लिए yi मूल्यों प्रक्षेप प्रक्रिया BiCubicSpline वर्ग का उपयोग करता है एक Savitzky-Golay चौरसाई विधि पहले कहा गया है चाहिए। यूज़ेज जि यी यह विधि interpolated देता है प्रस्तावित x तर्क xi और y तर्क के लिए z zi का मूल्य चलती औसत चिकनाई डेटा के लिए yi मानों प्रक्षेप प्रक्रिया का उपयोग बायक्यूबिकस्पाइन क्लास एक चलती औसत चिकनाई विधि को पहले से बुलाया जाना चाहिए था। सवित्स्की-गोलै सार्वजनिक डबल प्लॉट साविट्स्की गैलेक्सी डबल वाई वैली सार्वजनिक डबल प्लॉट साविट्स्की गैलेक्स इंट yIndex सार्वजनिक डबल प्लॉट साविट्स्की ग्लोवाई डबल एक्सवॉल्यूज़ सार्वजनिक डबल प्लॉट साविट्स्की ग्लोएय इंट एक्सआईडीएक्स उपयोग इस पद्धति में एक्स-एक्सिस की सतह के समानांतर के रूप में दिए गए वाई के मूल्य के आधार पर धारा के लिए मूल डेटा और सावित्स्की-गोलैस दोनों डेटा की एक साजिश प्रदर्शित होती है। तर्क yValue मान, yValue एक कंसक्टर के माध्यम से सरणी yData में दिए गए मानों में से एक होना चाहिए। उपयोग यह विधि दोनों मूल डेटा और सत्विस्की- वाई के मूल्य पर जिस अक्ष का सरणी yData में एक कंस्ट्रक्टर के माध्यम से प्रवेश किया गया है, वह पूर्णांक है जिसे वितर्क yIndex NB इंडेक्स 0 से शुरू होता है। यह विधि एक्स-वैल्यू के रूप में आपूर्ति की गई एक्स एक्स के मूल्य पर y-xis की सतह के समानांतर के माध्यम से धारा के लिए मूल डेटा और Savitzky-Golay Smoothed डेटा दोनों की एक भूखंड दिखाती है xValue मूल्य, xValue चाहिए एक कंस्ट्रक्टर के माध्यम से सरणी एक्सडाटा में दिए गए मूल्यों में से एक होना चाहिए. उपयोग यह विधि x के मान पर y-xis की सतह के समानांतर के माध्यम से धारा के लिए मूल डेटा और Savitzky-Golay Smoothed डेटा दोनों की एक भूखंड दिखाती है सरंक्ड एक्सडाटा में एक कंस्ट्रक्टर के माध्यम से प्रवेश किया गया पूर्णांक है जिसे एक्सचेंज एक्सआईडीएक्स एनबी इंडेक्स्स के रूप में प्रदान किया जाता है, 0.Moving औसत पब्लिक डबल प्लॉटमॉविंग एवेर्यूज डबल वाई वैल्यू पब्लिक डबल प्लॉटमविंगएवाराएक्स एक्स इंटैक्स पब्लिक डबल प्लॉटमॉइडएव्हरवय डबल एक्सवैल्यू पब्लिक डबल प्लॉटमॉविंगअवार्ड एक्स इंडेक्स यूजेंड इस पद्धति को प्रदर्शित करता है दोनों मूल डेटा की साजिश और मूविंग औसत चिकनाई डेटा, एक्स-एक्सिस की सतह के समानांतर धारा के माध्यम से, वाई के मूल्य पर द्विगुणित ment yValue मान, yValue को एक नियोजक के माध्यम से सरणी yData में दिए गए मूल्यों में से एक होना चाहिए। उपयोग यह विधि एक्स-एक्सिस के समानांतर सतह के माध्यम से किसी भी धारा के लिए मूल डेटा और मूविंग औसत चिकनाई डेटा दोनों की एक भूखंड दिखाती है y के मूल्य पर, जिसकी इंडेक्स सरंरड yData में एक कंस्ट्रक्टर के द्वारा दर्ज किया गया है, पूर्णांक प्रदान किया जाता है क्योंकि तर्क yIndex NB इंडेक्स 0. 0 से शुरू होता है। यह विधि दोनों मूल डेटा की एक भूखंड दिखाती है और एक धारा के लिए मूविंग औसत Smoothed डेटा एक्स के मूल्य पर y-xis की सतह को समानांतर xValue के रूप में प्रदान किया जाता है मान, xValue को एक कंस्ट्रक्टर के माध्यम से xData सरणी में दिए जाने वाले मूल्यों में से एक होना चाहिए. उपयोग यह विधि दोनों मूल डेटा और एक्स के मूल्य पर y-xis की सतह के समानांतर सतह के माध्यम से एक धारा के लिए औसत चिकनाई वाला आंकड़ा, जिस का सूचक एक्सरेक्टर में एक्सरेक्टर में प्रवेश किया जाता है, वह पूर्णांक प्रदान किया जाता है, क्योंकि एक्सचेंज xIndex NB इंडेक्स्स को 0.OTHER सी से शुरू होता है। इस वर्ग द्वारा उपयोग की जाने वाली हानि। साँस लेने से डेटा की महत्वपूर्ण अंतर्निहित अप्रतिष्ठित रूप को प्रकट करने के लिए अल्पकालिक विविधताएं या शोर को हटा दिया जाता है। इगोरर की चिकनी ऑपरेशन बॉक्स, द्विपद, और साविट्की-गोलैस चौरसाई करता है अलग-अलग चौरसाई एल्गोरिदम अलग-अलग इनपुट डेटा को समझाते हैं गुणांक। साइडिंग एक प्रकार का कम-पास वाला फिल्टर है चौरसाई का प्रकार और चौरसाई की मात्रा फ़िल्टर की आवृत्ति प्रतिक्रिया को बदलती है। औसत औसत उर्फ ​​बॉक्स स्माइशिंग। चौरसाई का सरलतम रूप चलती औसत है जो बस प्रत्येक डाटा वैल्यू को बदल देता है पड़ोसी मूल्यों का औसत डेटा स्थानांतरण करने से बचने के लिए, इससे पहले और बाद में जहां औसत गणना की जा रही है, वहीं समान अंकों की औसत औसत है, समीकरण के रूप में, चलती औसत की गणना की जाती है। इस तरह के चौरसाई के लिए एक और शब्द औसत फिसलने है , बॉक्स चौरसाई, या बॉक्सर चौरसाई यह 2 एम 1 मूल्यों के बॉक्स आकार के पल्स के साथ इनपुट डेटा को समझाकर लागू किया जा सकता है जिसे हम 1 2 एम 1 के बराबर कहते हैं इन मूल्यों को चिकनाई कर्नेल के गुणांकों को मानता है। बिनोमीय स्माइशिंग। बिनोमील चौरसाई एक गाऊसी फ़िल्टर है, यह आपके डेटा को सामान्यकृत गुणांक के साथ पास्कल त्रिकोण से प्राप्त करता है, जो कि स्मुशिंग पैरामीटर के बराबर स्तर पर होता है एल्गोरिथम मार्चेंड और मर्मेट 1983 द्वारा एक लेख से प्राप्त होता है.Savitzky-Golay Smoothing. Savitzky-Golay चौरसाई रसायन विज्ञान के क्षेत्र में लोकप्रिय precomputed गुणांक के एक अलग सेट का उपयोग करता है यह कम से कम वर्गों का एक प्रकार है बहुपद चिकनाई चौरसाई की मात्रा दो मापदंडों द्वारा बहुपद का उपयोग किया जाता है और उपयोग किए गए अंकों की संख्या प्रत्येक निर्बाध आउटपुट मान की गणना करने के लिए. मर्चंद, पी और एल मोर्मेट, द्विनेत्री चौरसाई फ़िल्टर कम से कम वर्ग बहुपक्षीय चौरसाई, रेव सोसायटी 54 1034-41, 1 9 83। सेवित्स्की, ए और एमजेई गोलैस के कुछ नुकसान से बचने का एक तरीका, चौरसाई और अलग-अलग सरलीकृत कम से कम वर्गों प्रक्रियाओं, विश्लेषणात्मक रसायन विज्ञान के द्वारा डेटा 36 1627-1639, 1 9 64. यह उदाहरण दिखाता है कि औसत फिल्टर और रिक्ति का उपयोग कैसे करना है प्रति घंटा तापमान रीडिंग पर दिन के समय के आवधिक घटकों के प्रभाव को अलग करने के लिए, साथ ही साथ एक खुले-पाश वोल्टेज माप से अवांछित लाइन शोर को हटा दें उदाहरण भी दिखाता है कि किनारों को बनाए रखने के दौरान घड़ी संकेत के स्तर को कैसे चिकनाया जाता है एक औसत फ़िल्टर का उपयोग करना उदाहरण भी दिखाता है कि बड़े आउटलाइजर्स को निकालने के लिए एक Hampel फ़िल्टर का उपयोग कैसे करना है। साँस लेने का तरीका यह है कि हम अपने डेटा में महत्वपूर्ण नमूनों को कैसे खोजते हैं, जबकि उन चीज़ों को छोड़ते हैं जो महत्वहीन हैं यानी शोर हम इस चौरसाई को करने के लिए फ़िल्टरिंग का उपयोग करते हैं चौरसाई का लक्ष्य मूल्य में धीमी गति से उत्पादन करने के लिए ताकि हमारे डेटा में रुझान को देखना आसान हो। कभी-कभी जब आप इनपुट डेटा की जांच करते हैं तो आप सिग्नल में एक प्रवृत्ति देखने के लिए डेटा को चिकना बनाना चाहते हैं हमारे उदाहरण में हमारे पास तापमान रीडिंग सेल्सियस में जनवरी, 2011 के पूरे महीने के लिए लोगान हवाई अड्डे पर हर घंटे ले लिया। नोट करें कि हम नेत्रहीन रूप से प्रभाव को देख सकते हैं कि दिन के तापमान तापमान रीडिंग पर हैं यदि आप केवल रुचि रखते हैं महीने में दैनिक तापमान भिन्नता में, प्रति घंटा उतार-चढ़ाव केवल शोर का योगदान करता है, जो दैनिक रूप से भिन्नताएं समझना मुश्किल हो सकता है दिन के प्रभाव को दूर करने के लिए, अब हम चलती औसत फिल्टर का उपयोग करके हमारे डेटा को चिकना करना पसंद करेंगे। ए मूविंग एवरल फिल्टर। अपने सरलतम रूप में, लम्बाई एन की चलती औसत फिल्टर तरंग के हर एन सिक्वेटिव नमूनों का औसत लेता है। प्रत्येक डेटा बिंदु पर चलती औसत फिल्टर लागू करने के लिए, हम अपने फिल्टर के गुणांक का निर्माण करते हैं ताकि प्रत्येक बिंदु समान रूप से भारित है और कुल औसत में 1 24 का योगदान करता है यह हमें प्रत्येक 24 घंटे की अवधि में औसत तापमान देता है। फ़िल्टर करें विलंब। नोट करें कि फ़िल्टर्ड आउटपुट के बारे में बारह घंटे तक विलंब होता है यह इस तथ्य के कारण है कि हमारे चलती औसत फिल्टर एक देरी। किसी भी सममित फिल्टर की लम्बाई N को एन -1 के 2 नमूनों का विलंब होगा हम इस विलंब के लिए मैन्युअल रूप से खाता सकते हैं। औसत मतभेद का विस्तार। वैकल्पिक रूप से, हम चलती औसत फिल्टर का उपयोग बदाई में भी कर सकते हैं। दिन का समय समग्र तापमान को किस प्रकार प्रभावित करता है, यह बेहतर अनुमान है कि, पहले, घंटों के तापमान माप से चिकनाई आंकड़े घटाना, फिर अलग-अलग डेटा को दिन में विभाजित करें और महीने में सभी 31 दिनों में औसत ले लें। एक्स्ट्राक्टिंग पीक लिफाफा। कभी-कभी हम यह भी आसानी से अलग अनुमान करना चाहेंगे कि कैसे हमारे तापमान संकेतों के ऊंचा और चढ़ाव रोजाना बदलते हैं ऐसा करने के लिए हम 24 घंटे की अवधि के सबसेट के ऊपर पाए गए चरम ऊंचा और चढ़ाव से जुड़ने के लिए लिफाफा फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। इस उदाहरण के लिए, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रत्येक चरम उच्च और चरम कम के बीच कम से कम 16 घंटे हैं हम यह भी समझ सकते हैं कि कैसे उच्च और नीच दोनों चरम सीमाओं के बीच औसत ले कर प्रवाहित हो रहे हैं.हमेशा मूविंग औसत फ़िल्टर। औसतन फिल्टर प्रत्येक नमूने को समान रूप से भार नहीं करते हैं। एक और आम फिल्टर द्विपदीय विस्तार के बाद इस प्रकार के फिल्टर का सामान्य मान के लिए सामान्य वक्र का अनुमान लगाता है यह फ़िल्टरिंग के लिए उपयोगी है छोटे आवृत्ति के लिए उच्च आवृत्ति शोर, द्विपदीय फिल्टर के गुणांक को खोजने के लिए खुद के साथ कन्वेंशन करें और उसके बाद कई बार निर्धारित संख्या के साथ आउटपुट तैयार करें इस उदाहरण में, पांच कुल पुनरावृत्तियों का उपयोग करें। गॉसियन विस्तार फिल्टर के समान एक अन्य फ़िल्टर घातीय चलती औसत फिल्टर इस प्रकार का भारित चल औसत फिल्टर बनाना आसान है और उसे बड़ी विंडो आकार की आवश्यकता नहीं है। आप शून्य और एक के बीच एक अल्फा पैरामीटर से एक तीव्र भारित चलती औसत फिल्टर को समायोजित करते हैं अल्फा के एक उच्च मूल्य में कम चिकनाई होगी एक दिन के लिए रीडिंग पर ज़ूम करें.अपने देश का चयन करें