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Filtro

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Estimación linear. Las altas frecuencias espaciales de la curva roja están filtradas.

Crédito : Astrophysique sur Mesure

Por qué filtrar una señal

En la cadena de tratamiento de la señal (de las observaciones en bruto hasta el resultado final), una etapa esencial consiste en liberarse de las señales parásitas. Esto es posible cuando éstas presentan características diferentes de aquéllas de la señal (por ejemplo una señal de baja frecuencia que contamina una señal sísmica ).

Media móvil

Un filtro por media móvil reemplaza un valor por el promedio de los valores cercanos, en un intervalo de tamaño 2n+1 . Cuanto más grande sea el intervalo más eficaz será el filtro.
Este filtro presenta también inconvenientes desvelados por la transformada de Fourier.

Mediana

Un filtro por mediana reemplaza un valor por la mediana de los valores cercanos, dentro de un intervalo de tamaño 2n+1 . Este filtro es eficaz para borrar los valores aberrantes.

Estimación linear

Realizar una estimación linear de una distribución de puente corresponde a describir una nube de puntos por 2 valores (ordenada en el origen y pendiente).

Tratamiento de un punto aberrante

La corrección de valores aberrantes es una operación de filtro. Un filtro por media móvil o por mediana no consigue hacerlo con los mismos resultados.

Filtro en frecuencia

Cualquier serie de datos que depende de cualquier parámetro (tiempo, espacio, temperatura...) se puede describir gracias a sus componentes frecuenciales (cualquiera que sea la dimensión de la señal). Un filtro adecuado permite obtener la señal de las otras componentes.
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