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私はいくつかの砂漠地帯のサイトにまたがる一連の土壌含水量センサーを持っています。彼らの信号には、多くのノイズまたはバイアスが含まれています (私が話している相手によって異なります)。できるだけ多くの信号を保持しながら、がらくたを削除したいと考えています。私は信号処理の専門家ではないので、「XYZ フィルターを使用する」または特定のアルゴリズムなどの行に沿ったものは本当に役に立ちます。

1 つのプローブからの 1 年分のデータを示すプロットを投稿しました。信号は「トップ」です。すべてのがらくたは信号の下にあります: http://www.unm.edu/~hilton/swc.png

ローワース スムージングをいろいろ試しました。これは、信号の下に多くのバイアスがある場所 (以下の例では、およそ idx 1000 から 2000 および 15000 から 16000 など) を除いて、かなりうまく機能します。

私は Matlab の信号処理ツールボックスにアクセスでき、R と python に非常に慣れています。それらの 1 つに事前にパッケージ化されたフィルターがあれば、そこから飛び降りることができます (ただし、何か新しいものをコーディングすることにはオープンです)。

どうもありがとう、ティム

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データセットの標準偏差フィルタリングを実装してみる価値があるかもしれません。データを N 個のセグメントに分割し、各セグメントについて Y 値の標準偏差を計算します。それが得られたら、Y 値が標準偏差の 3 倍を超えるデータ ポイントを除外します (または必要なだけ)。もちろん、使用するセグメントの数を正確に把握するための手作業もあります。

于 2012-11-28T01:37:40.990 に答える
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メジアンフィルターから始めます。あなたのプロットを正しく読めば、1 時間に 2 回サンプリングしており、データはあまり動的ではありません。それが正しいと仮定すると、フィルターの長さの中央値 47 または 49 は 1 日のウィンドウに相当します。このデータセットでは、おそらくそれを 1 週間以上まで上げることができます。いずれの場合も、フィルタリングされていないデータとフィルタリングされたデータを互いの上にプロットして、フィルタリングされたデータが眼球テストに合格することを確認する必要があります (見ればわかります)。最終的なクリーンアップは手作業で行う必要があるかもしれません (何千ものセンサーがないことを願っています)。

(また、インターンや大学院生を現場に派遣して、センサーの何が問題なのかを調べて修正します。)

于 2012-11-27T03:30:57.687 に答える