Utilizzare la funzione detrend per approssimare e rimuovere una tendenza lineare dai dati utilizzando una linea di best fit dei minimi quadrati.
1. Definire un segnale esponenziale.
2. Tracciare il grafico del segnale esponenziale.
3. Utilizzare la funzione whiten per aggiungere rumore bianco al segnale.
4. Tracciare il grafico del segnale originale e rumoroso.
5. Applicare la funzione detrend al segnale contaminato dal rumore.
6. Tracciare il grafico delle funzioni originale e con rimozione della tendenza.
La scomparsa della tendenza lineare può essere ulteriormente illustrata osservando la linea dei minimi quadrati prima e dopo la rimozione della tendenza.
7. Utilizzare le funzioni slope e intercept per calcolare il coefficiente angolare e l'intercetta prima e dopo la rimozione della tendenza.
Questo è sempre il caso. L'output di detrend è un vettore la cui linea dei minimi quadrati è la linea orizzontale attraverso l'origine, ovvero il coefficiente angolare e l'intercetta sono entrambi molto vicini a 0.
Come effetto di detrend, la media è stata rimossa dai dati di input, come è possibile notare nel termine DC prima e dopo la rimozione della tendenza.
8. Utilizzare la funzione dft per calcolare il termine DC (primo) prima e dopo la rimozione della tendenza.
La funzione detrend esegue un semplice task di "elaborazione preliminare" che spesso precede un'operazione di smoothing. Come accennato sopra, spesso la rimozione della tendenza è anche un passaggio iniziale utile nella stima dello spettro.
