Lisser un signal

En lissage, les points de données d'un signal sont modifiés, donc les points individuels supérieurs aux points adjacents (vraisemblablement à cause du bruit) sont réduits, et les points inférieurs aux points adjacents sont augmentés, ce qui a augmenté à un signal plus fluide.

1. Comment lisser un signal numérique?
2. Qu'est-ce que la technique de lissage?
3. Quelle est la fonction de lissage?
4. Qu'est-ce que le lissage et pourquoi en avons-nous besoin?

Comment lisser un signal numérique?

Le moyen le plus simple de lisser un signal est de déplacer la moyenne des fenêtres. Un moyen plus avancé consiste à utiliser un filtre Savitzky-golay.

Qu'est-ce que la technique de lissage?

Il s'agit d'une technique de prévision à court terme qui est fréquemment utilisée dans l'environnement de production et d'inventaire, où seule la valeur de la période suivante doit être prévue. Étant donné que seuls trois nombres sont nécessaires pour effectuer un lissage exponentiel, cette technique est simple à mettre à jour.

Quelle est la fonction de lissage?

L'idée de base de SPH est d'approximer la fonction δ par une fonction continue appropriée, qui est appelée lissage ou fonction du noyau. Cette approche permet d'exprimer toute fonction spatiale en termes de ses valeurs à un ensemble de points désordonnés.

Qu'est-ce que le lissage et pourquoi en avons-nous besoin?

Le lissage est généralement effectué pour nous aider à mieux voir les modèles, les tendances par exemple, dans les séries chronologiques. Lisse généralement la rugosité irrégulière pour voir un signal plus clair. Pour les données saisonnières, nous pourrions lisser la saisonnalité afin que nous puissions identifier la tendance.