मैं एक ऐसा प्रोग्राम लिख रहा हूं जो उपयोगकर्ता के वजन को अलग-अलग दिनों में औसत करता है। मैं 5-पॉइंट मूविंग-एवरेज (वर्तमान दिन, दो पहले और दो बाद) का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। कभी-कभी, 1-2 दिनों के लिए एक डेटा बिंदु गायब होता है। इन मामलों को आमतौर पर कैसे संभाला जाता है?
(यदि एक बेहतर कम-पास फिल्टर है जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं, तो मुझे सुझाव पसंद हैं)
पहली बात जो दिमाग में आती है वह चलती औसत फिल्टर का उपयोग करने से पहले बिंदुओं को प्रक्षेपित करना है
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someguy
सिग्नल प्रोसेसिंग प्रश्न की तुलना में वास्तव में अधिक सांख्यिकीय प्रश्न, कम से कम अधिक संदर्भ के अभाव में। लेकिन आप बस औसत को फिर से प्रकाशित करना छोड़ सकते हैं, प्रतिस्थापन मूल्य के रूप में वर्तमान औसत का उपयोग कर सकते हैं, या बाद के माप और प्रक्षेप, रैखिक या अन्यथा प्रयास कर सकते हैं।
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डैनियल आर हिक्स
जैसा कि अन्य ने उल्लेख किया है, यह आमतौर पर आपके विचार के आधार पर एक एप्लिकेशन-विशिष्ट निर्णय होगा कि आप फ़िल्टर किए गए आउटपुट को कैसे व्यवहार करना चाहते हैं। अधिकांश सिग्नल प्रोसेसिंग सिद्धांत समान रूप से अंतरित नमूनों पर आधारित है, इसलिए आप ऐसा कुछ प्राप्त नहीं करने जा रहे हैं, जिसे उद्देश्यपूर्ण रूप से "उत्तर" कहा जा सकता है।
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जेसन आर
@JasonR मैं उस बिंदु पर उपयोगकर्ता के वजन का अधिक उचित अनुमान देने के लिए फ़िल्टर करता हूं। डेटा समान रूप से नमूना लिया गया है (नमूना आवृत्ति = 1 / दिन), सिवाय इसके कि कुछ डेटा बिंदु गायब हैं।
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अन्ना
@ अन्ना: ठीक है, मैं समझता हूँ कि आप डेटा क्यों फ़िल्टर कर रहे हैं। हालाँकि, आपके डेटा में समान रूप से नमूना नहीं है क्योंकि आपके पास लापता डेटा बिंदु हैं। इसलिए, जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, आपको अपनी समस्या का संतोषजनक सैद्धांतिक उत्तर मिलने की संभावना नहीं है। आपके विशेष एप्लिकेशन के लिए "समझदारी" बनाने के लिए जो एक तदर्थ समाधान है, वह शायद इसका उत्तर होगा।
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जेसन आर