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Prozessdaten

Nutzen Sie die Add-on-Toolboxen MATLAB^® , um Ihre Daten für die Visualisierung aufzubereiten und aufzubereiten oder Aktionen auszulösen

Sie können Kanaldaten verarbeiten, um statistisch signifikante Ergebnisse zu finden. Sie können beispielsweise Finanzdaten zur Analyse abrufen und Filter verwenden, um interessante Signale aufzudecken.

Themen

Ermitteln Sie den Mittelwert der Daten, indem Sie NaN-Werte ignorieren
Dieses Beispiel zeigt, wie man den Mittelwert der Daten in einem ThingSpeak™ -Kanal ermittelt und dabei die NaN-Werte ignoriert.
Peak-Analyse von Daten
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie eine grundlegende Spitzenanalyse der Daten in Ihrem ThingSpeak™ -Kanal durchführen.
Identifizieren Sie unregelmäßig erfasste Daten
Identifizieren Sie unregelmäßig abgetastete Daten in einem ThingSpeak™- Kanal.
Regularisieren Sie unregelmäßig erfasste Daten
Aktualisieren Sie Zeitstempel von Daten in einem ThingSpeak™ -Kanal, um Unregelmäßigkeiten zu beseitigen.
Entfernen Sie Ausreißer in Ihren Daten
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mithilfe eines Hampel-Filters Ausreißer in Ihren ThingSpeak™ -Kanaldaten erkennen und entfernen.

Enthaltene Beispiele

Entfernen Sie hochfrequentes Rauschen in Messdaten

Dieses Beispiel zeigt, wie ein Tiefpassfilter entworfen und damit hochfrequentes Rauschen in Messdaten entfernt wird. Hochfrequentes Rauschen entsteht durch Komponenten eines Signals, die schneller variieren als das interessierende Signal. Durch die Entfernung von hochfrequentem Rauschen kann das interessierende Signal kompakter dargestellt und eine genauere Analyse ermöglicht werden. Ein Tiefpassfilter ist eine gängige Technik zum Entfernen von hochfrequentem Rauschen in einem Signal.

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Rufen Sie aktuelle Finanzdaten mit der Datafeed Toolbox ab

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie eine Verbindung zu Federal Reserve Economic Data (FRED) herstellen und aktuelle Finanzdaten abrufen.

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Aggregieren Sie Daten im ThingSpeak -Kanal

Sammeln und verarbeiten Sie Daten in einem ThingSpeak- Kanal

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Entfernen und visualisieren Sie Ausreißer in Ihren Daten

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mithilfe eines Hampel-Filters Ausreißer in Ihren ThingSpeak™ -Kanaldaten erkennen und entfernen. Dieser Filter ist eng mit einem Medianfilter verwandt und hilft dabei, Ausreißer aus einem Signal zu entfernen, ohne die Daten übermäßig zu glätten.

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