Hallo! Der nächste TroLUG-Termin rückt näher. Dieses Mal wollten wir uns dazu unterhalten, wie man Spikes aus Zeitreihen herausfiltern kann. Spikes sind dabei "Ausreißer", die aus verschiedenen Gründen entstehen können und bei der Darstellung oder Verarbeitung von Daten viel Ärger erzeugen können.
Hintergrund ist mein Vortrag aus dem Mai zu Satelliten-Daten. Leider hatten wir an dem Abend nicht mehr die Zeit, auf das Entfernen der Spikes einzugehen. Das können wir gerne kommenden Donnerstag nachholen. Zu dem Thema kann man ganze Bücher füllen. Ich habe mal zwei Methoden (Filtern über die erste Zeitableitung und mittels Moving Median Filter) herausgepickt. Da ich bei dem Thema nun auch nicht so der Profi bin, wollte ich das praktisch und anschaulich vorstellen und habe dazu ein Jupyter Notebook erstellt (mit den Satelliten-Daten aus dem Mai-Vortrag). Mathematik lassen wir bis auf die trivialen Grundrechenarten außen vor. Das Notebook können wir gerne zusammen durchgehen. Vielleicht hat ja jemand Lust auszuprobieren, wie man in Python einen einfachen Bandpass-Filter implementiert und damit Spikes filtern könnte: https://pythonnumericalmethods.berkeley.edu/notebooks/chapter24.04-FFT-in-Python.html Wer Lust auf das Thema hat, kann sich ja gerne im Eherpad eintragen: https://trolug.pads.ccc.de/2021-09 Viele Grüße Jan -- _ ( ) ASCII Ribbon Campaign X against HTML email and / \ proprietary attachments
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