解决和平滑传感器数据中的噪声答案

【问题标题】：Address and smoothen noise in sensor data解决和平滑传感器数据中的噪声
【发布时间】：2022-01-17 18:18:27
【问题描述】：

我有如下传感器数据，其中在数据列下，在包含值 50 的前后行之间有 6 行包含值 45。要求是清理此数据并在 new_data 列中估算为 50（上一个值）。此外，噪声记录的数量（在表中显示为 45）可能在数量或行级别上有所不同。

案例1（样本数据）：-

Sl.no	Timestamp	Data	New_data
1	1/1/2021 0:00:00	50	50
2	1/1/2021 0:15:00	50	50
3	1/1/2021 0:30:00	50	50
4	1/1/2021 0:45:00	50	50
5	1/1/2021 1:00:00	50	50
6	1/1/2021 1:15:00	50	50
7	1/1/2021 1:30:00	50	50
8	1/1/2021 1:45:00	50	50
9	1/1/2021 2:00:00	50	50
10	1/1/2021 2:15:00	50	50
11	1/1/2021 2:30:00	45	50
12	1/1/2021 2:45:00	45	50
13	1/1/2021 3:00:00	45	50
14	1/1/2021 3:15:00	45	50
15	1/1/2021 3:30:00	45	50
16	1/1/2021 3:45:00	45	50
17	1/1/2021 4:00:00	50	50
18	1/1/2021 4:15:00	50	50
19	1/1/2021 4:30:00	50	50
20	1/1/2021 4:45:00	50	50
21	1/1/2021 5:00:00	50	50
22	1/1/2021 5:15:00	50	50
23	1/1/2021 5:30:00	50	50

我正在考虑需要将这些数据按时间戳 asc 排序（如下所示），然后可能有一个条件，它必须在大样本数据中逐组检查，如果第 1 组与组相同3 ，将组 2 替换为组 1 的值。

Sl.no	Timestamp	Data	New_data	group
1	1/1/2021 0:00:00	50	50	1
2	1/1/2021 0:15:00	50	50	1
3	1/1/2021 0:30:00	50	50	1
4	1/1/2021 0:45:00	50	50	1
5	1/1/2021 1:00:00	50	50	1
6	1/1/2021 1:15:00	50	50	1
7	1/1/2021 1:30:00	50	50	1
8	1/1/2021 1:45:00	50	50	1
9	1/1/2021 2:00:00	50	50	1
10	1/1/2021 2:15:00	50	50	1
11	1/1/2021 2:30:00	45	50	2
12	1/1/2021 2:45:00	45	50	2
13	1/1/2021 3:00:00	45	50	2
14	1/1/2021 3:15:00	45	50	2
15	1/1/2021 3:30:00	45	50	2
16	1/1/2021 3:45:00	45	50	2
17	1/1/2021 4:00:00	50	50	3
18	1/1/2021 4:15:00	50	50	3
19	1/1/2021 4:30:00	50	50	3
20	1/1/2021 4:45:00	50	50	3
21	1/1/2021 5:00:00	50	50	3
22	1/1/2021 5:15:00	50	50	3
23	1/1/2021 5:30:00	50	50	3

此外，还需要添加一个例外，例如，如果下一组具有相似的模式，则不要更改而是保留数据原样。示例如下：如果第 1 组和第 3 组相同，则将第 2 组与第 1 组值估算。但是如果第 2 组和第 4 组相同，则不要更改第 3 组，在 New_data 中保留相同的数据。

案例2：-

Sl.no	Timestamp	Data	New_data	group
1	1/1/2021 0:00:00	50	50	1
2	1/1/2021 0:15:00	50	50	1
3	1/1/2021 0:30:00	50	50	1
4	1/1/2021 0:45:00	50	50	1
5	1/1/2021 1:00:00	50	50	1
6	1/1/2021 1:15:00	50	50	1
7	1/1/2021 1:30:00	50	50	1
8	1/1/2021 1:45:00	50	50	1
9	1/1/2021 2:00:00	50	50	1
10	1/1/2021 2:15:00	50	50	1
11	1/1/2021 2:30:00	45	50	2
12	1/1/2021 2:45:00	45	50	2
13	1/1/2021 3:00:00	45	50	2
14	1/1/2021 3:15:00	45	50	2
15	1/1/2021 3:30:00	45	50	2
16	1/1/2021 3:45:00	45	50	2
17	1/1/2021 4:00:00	50	50	3
18	1/1/2021 4:15:00	50	50	3
19	1/1/2021 4:30:00	50	50	3
20	1/1/2021 4:45:00	50	50	3
21	1/1/2021 5:00:00	50	50	3
22	1/1/2021 5:15:00	50	50	3
23	1/1/2021 5:30:00	50	50	3
24	1/1/2021 5:45:00	45	45	4
25	1/1/2021 6:00:00	45	45	4
26	1/1/2021 6:15:00	45	45	4
27	1/1/2021 6:30:00	45	45	4
28	1/1/2021 6:45:00	45	45	4
29	1/1/2021 7:00:00	45	45	4
30	1/1/2021 7:15:00	45	45	4
31	1/1/2021 7:30:00	45	45	4

寻求帮助以使用 postgresql 进行编码以解决上述情况。请随时提出解决上述问题的任何替代方法。

【问题讨论】：

Redshift 还是 Postgres？这是两种截然不同的数据库产品
您不能“在 Redshift 中托管”。你要么使用 Postgres，要么使用 Redshift。
请考虑postgreSQL
@a_horse_with_no_name Redshift 是数据库，使用 Postgresql 进行编码以从中获取数据。

标签： postgresql time-series amazon-redshift noise-reduction

【解决方案1】：

下面的查询应该可以满足需求。

第一个查询标识对应于变化的行数据。
第二次查询对两次连续数据变化之间的行进行分组，并设置对应的时间戳范围
第三个查询是一个递归查询，它在一个按时间戳顺序迭代。

最后一个查询显示预期的结果。

WITH RECURSIVE list As
(
SELECT no
     , timestamp
     , lag(data) OVER w AS previous
     , data
     , lead(data) OVER w AS next
     , data IS DISTINCT FROM lag(data) OVER w AS first
     , data IS DISTINCT FROM lead(data) OVER w AS last
  FROM sensors
WINDOW w AS (ORDER BY timestamp ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)
), range_list AS
(
SELECT tsrange(timestamp, lead(timestamp) OVER w, '[]') AS range
     , previous
     , data
     , lead(next) OVER w AS next
     , first
  FROM list
 WHERE first OR last
WINDOW w AS (ORDER BY timestamp ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
), rec_list (range, previous, data, next, new_data, arr) AS
(
SELECT range
     , previous
     , data
     , next
     , data
     , array[range]
  FROM range_list
 WHERE previous IS NULL
UNION ALL
SELECT c.range
     , p.data
     , c.data
     , c.next
     , CASE 
         WHEN p.new_data IS NOT DISTINCT FROM c.next
         THEN p.data
         ELSE c.data
       END
     , p.arr || c.range
  FROM rec_list AS p
 INNER JOIN range_list AS c
    ON lower(c.range) =  upper(p.range) + interval '15 minutes'
 WHERE NOT array[c.range] <@ p.arr
   AND first
 )
SELECT s.*, r.new_data
  FROM sensors AS s
 INNER JOIN rec_list AS r
    ON r.range @> s.timestamp
 ORDER BY timestamp

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【讨论】：