这是一个创建于 3557 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我的思路：
1、确定一个误差范围R
2、确定一个误差比例临界值P，即超过这个比例就认为是毛刺数据
3、将每一个数据都与其他的数据进行比较（求差的绝对值），并统计其中超过误差的数量，再除以总数，得到误差比例，如果这个比例超过P，就将这个数据删掉
请教各位！谢谢！
 |
1
li2150 2015-03-26 17:49:43 +08:00
没整明白毛刺数据是什么东西。不过我也不是专家，下边的内容我就随口一说了。你要是想把曲线弄得平滑点，做控制的有个东西叫low pass filter。你要是想去除偏差太大一看就不对头的数据，统计学上好像也有相应的算法。
|
 |
2
sh4n3 2015-03-26 18:50:50 +08:00
超过临界值的数据可以删掉？
- 水过通信，不知道对不对。Low pass filter 好像也是可以的。 我们课上做实验也要滤毛刺，跟楼主思路差不多，只是最后不把数据删除，而是 * 将该数据减去超出部分的值 * 将数据替换为平均值 |
 |
3
mhycy 2015-03-26 19:06:30 +08:00
去毛刺就是低通过滤，和一楼说的一样。
如果没有特别需求，滑动平均法解决 如果是通讯领域，也许有频率要求，写个滤波器吧 |
 |
4
bugeye 2015-03-26 21:01:23 +08:00
去毛刺算法可以用低通滤波器。楼主的想法是最简单的想法，但肯定不如现成的算法。
事实上，信息学研究的就是这些东西，有非常成熟的一套体系（从傳利叶变换到小波分析）。如果要求不高，你写得大概就可以了。 如果要求高，那必然要去学信息学。大学本科学个几年也只是初步。算法可以参考 http://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/9076283 |
 |
5
DingSoung 2015-03-26 23:41:31 +08:00
用滤波器呀
|
 |
6
yangzh 2015-03-27 07:14:12 +08:00 via iPhone
可以。这是所谓的 thresholding 。
但还是建议学习一下更加多的现成的 denoising 算法。比如说利用傅里叶变换等的方法。 |
Select Language