Ruído em séries temporais refere-se às flutuações aleatórias ou erros presentes nos dados que podem obscurecer ou distorcer os padrões e tendências subjacentes. O ruído pode surgir de várias fontes, como erros de medição, fatores ambientais ou variações de amostragem. Técnicas de remoção de ruído eliminam o ruído indesejado dos dados para entender e analisar melhor o sinal verdadeiro ou o comportamento subjacente.

O objetivo da remoção de ruídos é melhorar a qualidade dos dados e tornar mais fácil a extração de informações significativas das séries temporais.

Existem vários métodos para a remoção de ruídos no processamento de séries temporais, incluindo:

1. Média móvel - esse método envolve calcular uma média rolante dos dados da série temporal para suavizar o ruído.

2. Transformada de Wavelet - este método envolve transformar os dados da série temporal em coeficientes de wavelet e remover os coeficientes associados ao ruído.

3. Análise do espectro singular - este método envolve decompor os dados da série temporal em vários componentes, incluindo tendência, periodicidade e ruído, e depois reconstruir a série temporal sem o componente de ruído.

4. Filtro de Kalman - este método envolve modelar os dados da série temporal usando um sistema dinâmico e então usar um filtro para estimar o estado verdadeiro do sistema removendo o ruído.

Usamos o método da média móvel para eliminar o ruído dos dados:

Você pode observar as imagens abaixo e perceber que este método reduziu o ruído nos dados. Quanto mais suave o gráfico, menor o ruído que ele possui!