Wolfram Data Drop 입문 튜토리얼

데이터 처리

이동 평균을 계산하여 데이터를 평활화합니다.

In[1]:=
Out[1]= {{This creates a new key-value association, the keys of the databin point to an EventSeries of the moving averages.}}
In[2]:=
Out[2]= {{This maps (/@) the previous output (%) onto DateListPlot, which plots the EventSeries.}

값을 누적하여 중간 결과를 얻습니다.

In[1]:=
Out[1]= {{This returns a running total of the data in the databin, expressed as an EventSeries.}}
In[2]:=
Out[2]= {{This maps (/@) the previous output (%) onto DateListPlot, which plots the EventSeries.}

값 블록의 평균을 계산합니다.

In[1]:=
Out[1]= {{This computes the mean value of the data in the databin over non-overlapping windows of width 10.}}

각 시계열 각각의 값을 다시 스케일합니다.

In[1]:=
Out[1]= {{This scales all of the data to fit between 0.0 and 1.0, and plots it.}}

Rescale Normalize Standardize Threshold Clip

특정 시계열 값에 함수를 적용합니다.

In[2]:=
Out[2]= {{This returns a TimeSeries of distance values, converted to km.}}

타임 스탬프 없이 값의 순 목록을 얻습니다.

In[1]:=
Out[1]= {{This returns a list of just the values, without timestamps.}}
In[2]:=
Out[2]= {{This plots the list of successive differences between values of the previous output.}

Differences LowpassFilter MaxFilter Fourier PowerSpectralDensity

참조: 선형 및 비선형 필터 »

de en es ja pt-br zh