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Filters: When, Why, and How (Not) to Use Them

机译:过滤器:何时,为什么和如何(不)使用它们

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摘要

Filters are commonly used to reduce noise and improve data quality. Filter theory is part of a scientist's training, yet the impact of filters on interpreting data is not always fully appreciated. This paper reviews the issue and explains what a filter is, what problems are to be expected when using them, how to choose the right filter, and how to avoid filtering by using alternative tools. Time-frequency analysis shares some of the same problems that filters have, particularly in the case of wavelet transforms. We recommend reporting filter characteristics with sufficient details, including a plot of the impulse or step response as an inset.
机译:过滤器通常用于降低噪声并提高数据质量。 过滤器理论是科学家培训的一部分,但过滤器对解释数据的影响并不总是完全赞赏。 本文审查了问题并解释了过滤器是什么,使用它们时要预期的问题,如何选择正确的过滤器,以及如何使用替代工具来避免过滤。 时间频率分析共享过滤器具有的一些相同问题,特别是在小波变换的情况下。 我们建议报告具有足够细节的滤波器特性,包括作为插图的脉冲或步骤响应的曲线图。

著录项

  • 来源
    《Neuron》 |2019年第2期|共14页
  • 作者单位

    CNRS UMR 8248 Lab Syst Perceptifs Paris France;

    Hebrew Univ Jerusalem Edmond &

    Lily Safra Ctr Brain Sci Jerusalem Israel;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 神经病学;
  • 关键词

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