如何解决传感器数据集的零偏移
我在搜索中找不到答案，但可能我使用了错误的术语。 我正在尝试对漂移的深度传感器数据进行零偏移。
我有一个包含数月数据的大型数据集，增量为 5 秒，如下所示：
Depth Temperature Light_Level Local_time
1 64.0 27.55 148 2013-10-14 12:30:00
2 65.5 27.50 148 2013-10-14 12:30:05
3 65.5 27.40 148 2013-10-14 12:30:10
4 66.0 27.35 148 2013-10-14 12:30:15
5 67.5 27.25 147 2013-10-14 12:30:20
我需要调整，所以 0 是深度的最小值。为了做到这一点，我使用了以下代码：
daily_depths <- with(dataset_1,aggregate(Depth ~ as.Date(Local_time),FUN = function(x) c(Min = min(x),Max = max(x)))) #pulls out min daily depth for each day
min_max <- do.call(data.frame,daily_depths) #converts to a df with date,min and max values
MA5 <- stats::filter(min_max$Depth.Min,rep(1,5),sides = 2)/5 #calculates a moving average from 5 values centered on the current value
MA5 输出为时间序列，开始 = 1，结束 = 180（或以天为单位的数据集长度），频率 = 1
例如打印：[1] NA NA -0.6 -0.6 -0.6 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 ...... -0.5 NA NA
现在我想从当天的所有数据点中减去每日值。有几个问题：
- 前两天和最后两天没有 5 天移动平均线。我想创建一个平均值并用这些数字替换 NA。对于倒数第二个和最后一个是 MA 的简单修改，使用 side = 1
- 对于第一个和第二个，我不确定 side 函数如何不允许使用未来值。
- 一旦我有了这些数字，我该如何在 MA5 时间序列中用它们替换 NA
最后，我需要从相应日期的每个深度值中添加或减去每日移动平均值，这将取决于数字是正数还是负数，以更正回 0。 对此的任何帮助都会很棒。非常感谢
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