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Elaborazione dati

Utilizza gli strumenti aggiuntivi MATLAB^® per preparare ed elaborare i tuoi dati per la visualizzazione o per attivare azioni

È possibile elaborare i dati del canale per trovare risultati statisticamente significativi. Ad esempio, puoi recuperare dati finanziari per l'analisi e utilizzare i filtri per scoprire segnali di interesse.

Argomenti

Trova la media dei dati ignorando i valori NaN
Questo esempio mostra come trovare la media dei dati in un canale ThingSpeak™ ignorando i valori NaN.
Analisi di picco dei dati
Questo esempio mostra come eseguire l'analisi di base dei picchi dei dati nel tuo canale ThingSpeak™ .
Identificare i dati campionati in modo irregolare
Identificare i dati campionati in modo irregolare in un canale ThingSpeak™ .
Regolarizzare i dati campionati in modo irregolare
Aggiorna i timestamp dei dati in un canale ThingSpeak™ per rimuovere le irregolarità.
Rimuovi i valori anomali dai tuoi dati
Questo esempio mostra come rilevare e rimuovere valori anomali nei dati del canale ThingSpeak™ utilizzando un filtro Hampel.

Esempi in primo piano

Rimuovere il rumore ad alta frequenza nei dati misurati

Questo esempio mostra come progettare un filtro passa-basso e utilizzarlo per rimuovere il rumore ad alta frequenza nei dati misurati. Il rumore ad alta frequenza è dovuto a componenti di un segnale che variano più velocemente del segnale di interesse. La rimozione del rumore ad alta frequenza consente di rappresentare in modo più compatto il segnale di interesse e consente un'analisi più accurata. Un filtro passa-basso è una tecnica comune per rimuovere il rumore ad alta frequenza in un segnale.

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Recupera i dati finanziari correnti utilizzando Datafeed Toolbox

Questo esempio mostra come connettersi ai dati economici della Federal Reserve (FRED) e recuperare i dati finanziari correnti.

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Dati aggregati nel canale ThingSpeak

Raccogliere ed elaborare i dati in un canale ThingSpeak

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Rimuovi e visualizza i valori anomali nei tuoi dati

Questo esempio mostra come rilevare e rimuovere valori anomali nei dati del canale ThingSpeak™ utilizzando un filtro Hampel. Questo filtro è strettamente correlato a un filtro mediano e aiuta a rimuovere i valori anomali da un segnale senza livellare eccessivamente i dati.

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