Herramienta de suavizado de datos

La herramienta de suavizado en línea acepta una secuencia numérica y la suaviza para reducir el ruido de alta frecuencia, manteniendo los patrones centrales. Está dirigida a científicos de datos, ingenieros, investigadores, estudiantes y analistas que trabajan con sensores ruidosos, mediciones de laboratorio o series temporales financieras y que necesitan entradas más limpias para visualización, extracción de características y pronósticos.
Conceptualmente, el suavizado sacrifica fidelidad por reducción de ruido aplicando uno de varios algoritmos. Soporta media móvil, Savitzky-Golay, LOESS y suavizado gaussiano. Los usuarios proporcionan data_series y ajustan parámetros específicos del método: window_size para media móvil, poly_order para Savitzky-Golay, bandwidth o smoothing_fraction para LOESS y sigma para suavizado gaussiano. El manejo de bordes puede usar reflect, pad o truncate. Las fórmulas incluyen y_i = promedio de vecindad para la media móvil; Savitzky-Golay calcula y_hat_i mediante convolución con coeficientes polinomiales; LOESS ajusta regresiones locales con un kernel tri-cubico; el suavizado gaussiano usa una convolución ponderada con un kernel gaussiano.
Las salidas incluyen smoothed_series, residuals (original minus smoothing) y un registro de parámetros usados. La salida mantiene la misma longitud que la entrada para alinear con gráficos y modelos downstream. Soporta muestreo irregular a través de x_values y ofrece diagnósticos para ayudar a decidir qué método conserva mejor las tendencias reduciendo el ruido. Casos de uso incluyen limpieza de sensores, series climáticas y financieras, registros experimentales y demostraciones didácticas. El valor único es ofrecer varios métodos de suavizado en un solo flujo de trabajo, controles de parámetros claros y exportaciones simples para modelado, visualización o reporting.