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
qtsorqts_sample.- window_size
An integer value specifying the size of the sliding window used to compute the median value. Defaults to
0L.
Examples
moving_average(vespa64$igp[[1]], window_size = 5)
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99572 0.06694 0.06262 0.01206
#> 2 1 0.99602 0.06398 0.06091 0.01184
#> 3 2 0.99625 0.06229 0.05905 0.01092
#> 4 3 0.99652 0.05956 0.05737 0.01063
#> 5 4 0.99670 0.05842 0.05548 0.00944
#> 6 5 0.99693 0.05630 0.05371 0.00879
#> 7 6 0.99727 0.05338 0.05052 0.00721
#> 8 7 0.99756 0.05094 0.04748 0.00557
#> 9 8 0.99782 0.04884 0.04430 0.00365
#> 10 9 0.99805 0.04730 0.04071 0.00125
#> # ℹ 91 more rows
moving_average(vespa64$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
#> 8 7 0.99756 0.05094 0.04748 0.00557
#> 9 8 0.99782 0.04884 0.04430 0.00365
#> 10 9 0.99805 0.04730 0.04071 0.00125
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99537 0.06879 0.06634 0.01033
#> 2 1 0.99565 0.06598 0.06489 0.01047
#> 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
#> 2 1 0.99574 0.06629 0.06246 0.01461
#> 3 2 0.99598 0.06459 0.06053 0.01387
#> 4 3 0.99623 0.06206 0.05897 0.01375
#> 5 4 0.99644 0.06081 0.05703 0.01261
#> 6 5 0.99669 0.05855 0.05517 0.01210
#> 7 6 0.99708 0.05523 0.05162 0.01046
#> 8 7 0.99742 0.05247 0.04827 0.00870
#> 9 8 0.99771 0.05007 0.04504 0.00682
#> 10 9 0.99795 0.04836 0.04157 0.00448
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99476 0.07361 0.06951 0.01440
#> 2 1 0.99498 0.07123 0.06878 0.01445
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#> 4 3 0.99561 0.06570 0.06512 0.01409
#> 5 4 0.99587 0.06408 0.06296 0.01321
#> 6 5 0.99617 0.06130 0.06105 0.01288
#> 7 6 0.99662 0.05746 0.05750 0.01159
#> 8 7 0.99698 0.05456 0.05434 0.01016
#> 9 8 0.99728 0.05224 0.05133 0.00860
#> 10 9 0.99756 0.05011 0.04813 0.00677
#> # 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
#> 2 1 0.99597 0.06369 0.04262 -0.04662
#> 3 2 0.99611 0.06214 0.04283 -0.04556
#> 4 3 0.99620 0.06044 0.04369 -0.04489
#> 5 4 0.99634 0.05905 0.04361 -0.04385
#> 6 5 0.99646 0.05744 0.04389 -0.04292
#> 7 6 0.99670 0.05452 0.04406 -0.04102
#> 8 7 0.99693 0.05191 0.04373 -0.03913
#> 9 8 0.99715 0.04959 0.04296 -0.03727
#> 10 9 0.99737 0.04745 0.04178 -0.03541
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99562 0.06185 0.05142 -0.04762
#> 2 1 0.99572 0.06025 0.05254 -0.04627
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#> 5 4 0.99618 0.05578 0.05180 -0.04268
#> 6 5 0.99634 0.05439 0.05122 -0.04147
#> 7 6 0.99661 0.05194 0.05023 -0.03931
#> 8 7 0.99688 0.04974 0.04865 -0.03728
#> 9 8 0.99715 0.04773 0.04652 -0.03531
#> 10 9 0.99745 0.04574 0.04370 -0.03318
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99577 0.06531 0.05952 0.02510
#> 2 1 0.99605 0.06145 0.05869 0.02561
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#> 5 4 0.99704 0.05148 0.05223 0.02329
#> 6 5 0.99735 0.04794 0.04998 0.02225
#> 7 6 0.99779 0.04313 0.04644 0.02000
#> 8 7 0.99812 0.03967 0.04344 0.01737
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99570 0.06186 0.06433 0.02469
#> 2 1 0.99595 0.05820 0.06372 0.02519
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#> 8 7 0.99799 0.03632 0.04871 0.01797
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#> 4 3 0.99569 0.06599 0.06312 0.01631
#> 5 4 0.99589 0.06431 0.06164 0.01607
#> 6 5 0.99610 0.06270 0.06003 0.01577
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#> # 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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#> 7 6 0.99664 0.05533 0.05754 0.01827
#> 8 7 0.99711 0.05115 0.05323 0.01801
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[13]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99667 0.04237 0.06282 0.03003
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[14]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99623 0.04820 0.06542 0.03032
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[15]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#> 8 7 0.99806 0.03060 0.05365 0.00758
#> 9 8 0.99826 0.03038 0.05032 0.00558
#> 10 9 0.99842 0.02954 0.04769 0.00350
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[16]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99608 0.04782 0.07352 0.01155
#> 2 1 0.99626 0.04578 0.07228 0.01208
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#> 4 3 0.99667 0.04317 0.06822 0.01183
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