带有不对称噪声的尖峰数据。平滑和滤波似乎提高了平均[Matlab/Python]

Question

我有倾斜仪的一些数据。我使用ADC来记录数据，我想看看是否有可能完成来自软件终端的所有过滤。

背景：--我的问题是，当倾斜仪由电池供电时，噪声似乎是对称的，并且变化约为平均值，因此滤波将测量值返回到很好的精度。然而，当我用电源供电时，数据的噪音更大，不规则性更强，变化更大，并且产生不对称尖峰。因此，使用移动平均值和滤波器往往会给出一个远离实际测量值的值。

用两种方法进行数据的比较：

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+1、-1和0的模拟读数：

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在第一张图像中，仪表读取的常数约为-0.7。电源似乎在上面增加了不对称的噪音。噪声的变化取决于信号的极性。

这样的数据有什么好的过滤器吗？由于噪音的性质，移动平均线和传统滤波器似乎不起作用吗？(要解释噪音的本质有点困难，但希望图像能显示出来)。

任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

只需使用这些原型中的任何一个：

rng(113);
x=-0.7+randn(100,1);
a=0.8
xc(1)=0;
xhr(1)=0;
for i=2:100
    xc(i,1)=a*xc(i-1)+(1-a)*x(i-1);
    xr(i,1)=min([x(i) xc(i)]);
    xhr(i,1)=a*xhr(i-1)+(1-a)*xr(i-1);
end
plot([x xc xr xhr])

编辑：

对于新的问题，只需应用前面的答案，在过滤器前后适当地应用一个符号函数(这将不会在这里显示，只剩下练习)。

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