在 MATLAB 中过滤（或制定算法？）非常 noisy/spikey 个位置数据

Question

现在最长的时间里，我一直在努力为我从电位计（5K 线性电位计，如果重要的话以 500 Hz 采样）收集的一些数据过滤或开发算法。这里有两个样本集：

1) http://cl.ly/1N2716032h24?_ga=1.52620968.1407169386.1426657565

2) http://cl.ly/032K0M3f2q2Y?_ga=1.52620968.1407169386.1426657565

如您所见，数据中有许多尖峰，但它正在加剧，因为我可以看到它应该是什么样子。我可以看到它只是尖峰发生位置的 "minimum"（也许称之为基线？我不确定）。基本上，如果这些尖峰与相邻数据的其余部分一起下降，很明显我会得到正确的输出，因为它在大多数情况下应该只是线性增加和减少。我希望这是有道理的。有什么办法可以过滤这个，或者开发某种算法吗？我似乎什么都做不了——我最近尝试的是中值过滤器，但在这个过程中我丢失了数据的形状。无论如何我可以将它过滤成它显然应该是什么样子的吗？我真的很感激任何帮助。

Answer 1

这个问题类似于神经科学家的经典问题，他们经常想从嘈杂、缓慢波动的背景中检测尖峰。这个问题有很多解决方案，其中最基本的（但非常有效！）是在滑动 window.

上使用 prctile 函数

这是一个尝试，我计算了基线 BL，然后只保留离基线较近的点：

% --- Parameters
w = 5;                   % Half-width of the sliding window
th = 25;                 % Threshold for closiness to the baseline

% --- Load and plot data
a = load('pos1.mat');
x = 1:numel(a.pos1);
y = a.pos1;
plot(x, y, '.');
hold on

% --- Find the baseline
BL = y*NaN;
for i = 1:numel(x)

    i1 = max(1,x(i)-w);
    i2 = min(x(i)+w, numel(x));

    BL(i) = prctile(y(i1:i2), 25);
end

plot(x, BL, 'r-');

% --- Select the points close to the baseline
I = abs(BL-y)<=th;
scatter(x(I), y(I), '+');

结果：

然后，根据您的需要，您可以仅保留这些数据点或进行插值以获得缺失值。

最佳，

在 MATLAB 中过滤（或制定算法？）非常 noisy/spikey 个位置数据

Filtering (or making an algorithm?) for very noisy/spikey position data in MATLAB

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matlab

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noise

sensors