Daten-Glättungswerkzeug

Das Online-Glättungstool nimmt eine numerische Sequenz entgegen und glättet sie, um hochfrequentes Rauschen zu reduzieren und gleichzeitig zentrale Muster in den Daten beizubehalten. Es richtet sich an Data Scientists, Ingenieure, Forschende, Studierende und Analysten, die mit verrauschten Sensoren, Labormessungen oder finanziellen Zeitreihen arbeiten und sauberere Eingaben für Visualisierung, Merkmalsextraktion und Prognosen benötigen.
Konzeptuell bedeutet Glätten einen Kompromiss zwischen Treue und Rauschunterdrückung, indem eine von mehreren Algorithmen angewendet wird. Es unterstützt gleitenden Durchschnitt, Savitzky-Golay, LOESS und Gaußsche Glättung. Benutzer geben die Datenreihe ein und passen methodenspezifische Parameter an: Fenstersize für gleitenden Durchschnitt, Polynomgrad für Savitzky-Golay, Bandbreite oder Glättungsgrad für LOESS und Sigma für Gaußsche Glättung. Randbehandlung kann gespiegelt, aufgefüllt oder abgeschnitten werden. Formeln: y_i = Mittelwert der Nachbarschaft beim gleitenden Durchschnitt; Savitzky-Golay berechnet y_hat_i als Faltung mit Polynomkoeffizienten; LOESS passt lokale Regressionen mit einem tri-kubischen Kernel an; Gaußsche Glättung verwendet eine gewichtete Faltung mit einem Gauß-Kernel.
Ausgaben umfassen glättete_serie, residuen (Original minus Glättung) und eine Aufzeichnung der verwendeten Parameter. Die Ausgabe behält dieselbe Länge wie die Eingabe, damit sie mit Diagrammen und nachgelagerten Modellen ausgerichtet ist. Irreguläre Abtastung wird optional durch x_values unterstützt. Diagnosen helfen Benutzern zu entscheiden, welche Methode Muster besser erhält, während Rauschen reduziert wird. Anwendungsfälle reichen von Sensorrauschen, Klima- und Finanzzeitreihen bis zu Laborkonfidenz-Logs und Lehrdemonstrationen. Der einzigartige Wert liegt in der Bereitstellung mehrerer Glättungsmethoden in einem Arbeitsablauf, klaren Parametersteuerungen und einfachen Exporten für Modellierung, Visualisierung oder Berichterstattung.