Tôi đang đề xuất thử và tìm một xu hướng trong một số dữ liệu dài hạn rất ồn ào. Dữ liệu về cơ bản là các phép đo hàng tuần của một thứ gì đó đã di chuyển khoảng 5 mm trong khoảng thời gian khoảng 8 tháng. Dữ liệu chính xác đến 1mm và rất ồn thường xuyên thay đổi +/- 1 hoặc 2 mm trong một tuần. Chúng tôi chỉ có dữ liệu đến mm gần nhất.
Chúng tôi dự định sử dụng một số xử lý tín hiệu cơ bản với biến đổi Fourier nhanh để tách nhiễu khỏi dữ liệu thô. Giả định cơ bản là nếu chúng ta phản chiếu tập dữ liệu của mình và thêm nó vào cuối tập dữ liệu hiện tại, chúng ta có thể tạo ra bước sóng đầy đủ của dữ liệu và do đó dữ liệu của chúng ta sẽ hiển thị trong một biến đổi phạm vi nhanh và hy vọng chúng ta có thể tách nó ra .
Cho rằng điều này nghe có vẻ hơi mơ hồ đối với tôi, đây có phải là một phương pháp đáng để sử dụng hay là phương pháp phản chiếu và nối thêm dữ liệu của chúng tôi bằng cách nào đó về cơ bản là thiếu sót? Chúng tôi đang xem xét các phương pháp khác như sử dụng bộ lọc thông thấp.