MATLABでデータ平滑化を行う手法
Matlabでは、次のような方法でデータを滑らかにできます。
- 一定期間のデータの平均値を計算し、その平均値を平滑化後のデータ点とする、移動平均フィルタリング。
- データを一定期間ごとに中央値を計算し、中央値を平滑化データポイントとする、中央値フィルタリング（Median Filtering）
- 期間内のデータの重み付き平均値を算出して、その重み付き平均値が平滑化後のデータポイントとなります。重みはニーズに応じてカスタマイズできます。
- カルマンフィルタリングでデータの推定と平滑化を行う。カルマンフィルタはデータの動特性に応じて最適にフィルタリングを行います。
- サヴィツキー・ゴーライ・フィルタリング： 多項式でデータをフィッティングし、フィッティング曲線でデータを平滑化。平滑の程度は、フィッティング多項式の次数とウィンドウ幅で調整可能。
- ローパスフィルタ（Low-pass Filtering）：高周波数のノイズを除去することでデータを滑らかにするためのローパスフィルタを設計します。
以上はよく使われるデータ平滑処理の方法で、具体的な要求に応じた適切な方法を選択してデータ平滑処理を行うことができます。
