Objet et modèle d’analyse Lissage de signal *
Cet objet d'analyse vous permet de lisser un ensemble de données. L'objet peut traiter des séries de données, des matrices de données, des signaux et des séries de signaux. L'objet calcule des moyennes glissantes, des valeurs médianes glissantes, des maxima ou des minima. Les filtres Savitzky-Golay, LOESS, LOWESS et gaussiens sont également disponibles avec l'option Filtres numériques. Vous pouvez définir la largeur de lissage N, c'est-à-dire le nombre de valeurs qui doivent être analysées pour chaque valeur du résultat. La moyenne glissante lisse les signaux bruyants. La médiane glissante, quant à elle, est particulièrement adaptée au filtrage des valeurs aberrantes des ensembles de données. La médiane d'un échantillon de valeurs est la valeur centrale de l'échantillon trié. Le filtre Savitzky-Golay n'est pas optimisé pour écarter les fréquences plus élevées, mais plutôt pour écarter les moments statistiques d'un ordre supérieur. LOESS et LOWESS sont des filtres de lissage par régression pondérée localement qui utilisent une fonction de modèle quadratique ou linéaire pour les calculs itératifs. Le filtre gaussien est un filtre passe-bas qui lisse un ensemble de données par convolution avec une distribution normale gaussienne dont l'écart-type est réglable de σ (largeur). Un meilleur lissage est obtenu en utilisant le filtre gaussien qu'en utilisant la moyenne glissante.
L'illustration suivante montre les effets de différentes méthodes de lissage sur un signal bruyant avec des valeurs aberrantes. Il est important de noter que le filtre médian est le meilleur outil pour éliminer les valeurs aberrantes.
Le lissage au moyen de la valeur moyenne glissante est une opération de filtrage linéaire. Cela correspond à une convolution du signal avec une fenêtre rectangulaire dont la largeur correspond à la largeur de lissage. L'illustration suivante montre la fonction de transfert de la fenêtre rectangulaire pour n = 10 et n = 20 :
La figure suivante montre la comparaison entre la réponse en amplitude du filtre passe-bas gaussien avec un écart-type de 4,7 et une moyenne glissante avec une largeur de lissage de 7. Les hautes fréquences, en particulier, sont bien mieux supprimées que lors de l'utilisation de la moyenne glissante :
Fonctions FPScript utilisées
Voir aussi
* Cet objet d'analyse n'est pas disponible dans FlexPro View.