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This function performs QTS smoothing via moving average.

Usage

moving_average(x, window_size = 0)

# S3 method for qts
moving_average(x, window_size = 0)

# S3 method for qts_sample
moving_average(x, window_size = 0)

Arguments

x

An object of class qts or qts_sample.

window_size

An integer value specifying the size of the sliding window used to compute the median value. Defaults to 0L.

Value

An object of the same class as the input argument x storing the smoothed QTS.

Examples

moving_average(vespa64$igp[[1]], window_size = 5)
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99572   0.06694   0.06262   0.01206
#>  2     1   0.99602   0.06398   0.06091   0.01184
#>  3     2   0.99625   0.06229   0.05905   0.01092
#>  4     3   0.99652   0.05956   0.05737   0.01063
#>  5     4   0.99670   0.05842   0.05548   0.00944
#>  6     5   0.99693   0.05630   0.05371   0.00879
#>  7     6   0.99727   0.05338   0.05052   0.00721
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#> 10     9   0.99805   0.04730   0.04071   0.00125
#> # ℹ 91 more rows
moving_average(vespa64$igp, window_size = 5)
#> [[1]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99572   0.06694   0.06262   0.01206
#>  2     1   0.99602   0.06398   0.06091   0.01184
#>  3     2   0.99625   0.06229   0.05905   0.01092
#>  4     3   0.99652   0.05956   0.05737   0.01063
#>  5     4   0.99670   0.05842   0.05548   0.00944
#>  6     5   0.99693   0.05630   0.05371   0.00879
#>  7     6   0.99727   0.05338   0.05052   0.00721
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#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
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#>  1     0   0.99537   0.06879   0.06634   0.01033
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#>  3     2   0.99591   0.06386   0.06308   0.00990
#>  4     3   0.99625   0.06034   0.06122   0.01003
#>  5     4   0.99646   0.05887   0.05928   0.00900
#>  6     5   0.99677   0.05586   0.05711   0.00858
#>  7     6   0.99716   0.05226   0.05369   0.00733
#>  8     7   0.99749   0.04933   0.05040   0.00589
#>  9     8   0.99779   0.04677   0.04703   0.00423
#> 10     9   0.99806   0.04447   0.04344   0.00233
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[3]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99417   0.08345   0.06257  -0.02747
#>  2     1   0.99446   0.08006   0.06254  -0.02696
#>  3     2   0.99479   0.07708   0.06143  -0.02621
#>  4     3   0.99511   0.07312   0.06132  -0.02550
#>  5     4   0.99539   0.07086   0.05970  -0.02488
#>  6     5   0.99569   0.06737   0.05895  -0.02418
#>  7     6   0.99617   0.06246   0.05670  -0.02304
#>  8     7   0.99657   0.05846   0.05424  -0.02205
#>  9     8   0.99693   0.05508   0.05156  -0.02116
#> 10     9   0.99725   0.05205   0.04860  -0.02032
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[4]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99426   0.08130   0.06320  -0.02892
#>  2     1   0.99453   0.07821   0.06323  -0.02837
#>  3     2   0.99484   0.07531   0.06212  -0.02766
#>  4     3   0.99514   0.07161   0.06204  -0.02695
#>  5     4   0.99540   0.06947   0.06043  -0.02635
#>  6     5   0.99570   0.06611   0.05959  -0.02561
#>  7     6   0.99615   0.06157   0.05734  -0.02451
#>  8     7   0.99652   0.05803   0.05496  -0.02359
#>  9     8   0.99685   0.05510   0.05236  -0.02277
#> 10     9   0.99715   0.05250   0.04953  -0.02200
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[5]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99549   0.06869   0.06378   0.01471
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#>  3     2   0.99598   0.06459   0.06053   0.01387
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#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
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#>  3     2   0.99536   0.06842   0.06623   0.01398
#>  4     3   0.99561   0.06570   0.06512   0.01409
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#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[7]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99590   0.06533   0.04138  -0.04699
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#> 10     9   0.99737   0.04745   0.04178  -0.03541
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
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#> 10     9   0.99745   0.04574   0.04370  -0.03318
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
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#> 10     9   0.99855   0.03538   0.03897   0.01153
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
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#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
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#>  8     7   0.99687   0.05597   0.05394   0.01467
#>  9     8   0.99731   0.05274   0.04897   0.01370
#> 10     9   0.99771   0.05024   0.04373   0.01212
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[12]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#> [[24]]
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#> [[37]]
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#> [[62]]
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