Conteúdo do Curso
Pré-processamento de Dados
Pré-processamento de Dados
Redução de Ruído
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:
- Média móvel - esse método envolve calcular uma média rolante dos dados da série temporal para suavizar o ruído.
- Transformada de Wavelet - este método envolve transformar os dados da série temporal em coeficientes de wavelet e remover os coeficientes associados ao ruído.
- 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.
- 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:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
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!
Tarefa
Leia o conjunto de dados 'denoising.csv' e utilize o método da média móvel para remover o ruído com tamanho da janela igual a 3.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Redução de Ruído
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:
- Média móvel - esse método envolve calcular uma média rolante dos dados da série temporal para suavizar o ruído.
- Transformada de Wavelet - este método envolve transformar os dados da série temporal em coeficientes de wavelet e remover os coeficientes associados ao ruído.
- 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.
- 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:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
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Tarefa
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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:
- Média móvel - esse método envolve calcular uma média rolante dos dados da série temporal para suavizar o ruído.
- Transformada de Wavelet - este método envolve transformar os dados da série temporal em coeficientes de wavelet e remover os coeficientes associados ao ruído.
- 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.
- 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:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
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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:
- Média móvel - esse método envolve calcular uma média rolante dos dados da série temporal para suavizar o ruído.
- Transformada de Wavelet - este método envolve transformar os dados da série temporal em coeficientes de wavelet e remover os coeficientes associados ao ruído.
- 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.
- 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:
import pandas as pd # Read the dataset dataset = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/data_w_noise.csv') # Calculate the 3-point moving average dataset['NValueY'] = dataset['ValueY'].rolling(window=6).mean() # Print the dataset print(dataset.dropna())
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