Beseitigung von Spitzen in Sensordaten
Bei der Durchführung von Analysen ist es wichtig, die Daten vorzubehandeln, um gute Ergebnisse zu erzielen. Ein solches Beispiel ist die Beseitigung von Spitzen in Sensordaten. Wir zeigen Ihnen hier vier verschiedene Möglichkeiten, wie Sie diese Spitzen loswerden und die gewünschten Ergebnisse erzielen können.
Führen Sie eine Wertebasierte Suche durch, um nach Werten zu suchen, die kleiner als die Spikes sind.
Behalten Sie die Ergebnisse bei, um die Spikes auszuschließen.
Bei der Betrachtung der Statistiktabelle werden die Werte nun ohne Berücksichtigung der Spikes angezeigt.
 |  |
Vorteile: Schnell & einfach
Nachteil: Weniger flexibel für nächste Schritte
Erstellen Sie eine Formel, um die Spikes auf einen niedrigeren Wert zu begrenzen (Schwellenwert für das Maximum der Spikes).
if(A>250,250,A)
Variables Mapping:
A = Original Tag mit Stacheln
Wenn Sie sich die Statistik-Tabelle ansehen, werden die Werte jetzt mit einer Obergrenze für die Spikes angezeigt.
Vorteile: Einfaches Konzept, Flexibel
Nachteil: Geringer Verlust an Genauigkeit
Erstellen Sie eine weitere Formel, um den letzten guten Punkt als Referenzpunkt zu verwenden.
if(A>250,B,A)
Variablenzuordnung:
A = Original Tag mit Stacheln
B = Original Tag mit Spikes, verschoben um 1 Minute
Bei der Betrachtung der Statistiktabelle werden die Werte jetzt präzise angezeigt.
Vorteil: Genau
Nachteil: Möglicherweise ist eine Feinabstimmung erforderlich
Erstellen Sie eine Formel zur linearen Interpolation zwischen dem Start- und dem Endwert eines Intervalls, wenn die if-Bedingung nicht wahr ist.
if(A<250,A,sqrt(-1))
Variablenzuordnung:
A = Original Tag mit Stacheln
Wenn Sie sich die Statistiktabelle ansehen, werden die Werte jetzt genau wie in Option C angezeigt.
Vorteil: Genau
Nachteil: Möglicherweise ist eine Feinabstimmung erforderlich