А Вы уверены, что данное понятие можно относить к этому случаю?
"Взрывной шум" ("popcorn noise") в электронике - это, по определению, скачки напряжения или тока со случайной величиной и в случайные моменты времени. Вид статистики величины и периодичности такого шума я не помню, но помню, что его спектральная плотность мощности - обратно пропорциональна квадрату частоты. Происхождение - макроскопическая грязь (а не микропримеси) в полупроводниках, микропробои и т.п., т.е, в норме его не должно быть. Тем не менее, темп событий взрывного шума в хороших полупроводниковых приборах - до десятков в секунду, а в плохих - многие тысячи (много раз сам видел и то, и другое).
ИМХО, среди различных видов шума. известных и хорошо изученных в электронике ("белый", "розовый", "голубой"), "взрывной шум" наиболее близок к таким воздействиям на сигнал с ДПСМ, как порывы ветра, воздушные вихри и "хрип" или гистерезис проволочного потенциометра. Возможно, я неправ, но из известных мне видов шума этот кажется единственно подходящим для перечисленных процессов.
---------- Добавлено в 00:27 ----------
Sergey43,
ЛевМих,
Подскажите, пожалуйста, было ли обсуждение первых кадров видео ( тех, где самолет бежит по ВПП)
Если было, то когда примерно?
Спасибо.
Не помню. Но какое-то упоминание, что был кратковременный подъем стойки, кажется, здесь было где-то под Новый год
---------- Добавлено в 00:49 ----------
Если сделать так:
1. Взять график ускорения, вытащив его из данных скорости (уже сделано, и неоднократно)
2. Сгладить его, приведя пики ускорения к мыслимым величинам (способы обсуждаемы)
3. Восстановить обратно график скорости
4. Откорректировать полученный график по минимуму суммы среднеквадратичных отклонений от исходного (или другим способом)
5. Получить откорректированный график ускорения
Последние известные мне действия
Программера не совпадают с Вашим предложением, но по сути, ИМХО, эквивалентны ему. Он сейчас пробует разные алгоритмы из МАТЛАБа, суть которых - поиск сплайновой кривой, минимизирующей некие функционалы качества, построенные по методу наименьших квадратов (с разными весовыми функциями!).
Вообще, ИМХО,
надо искать наилучшее сглаживание именно ускорения, а не скорости. Но если операторы линейны, то порядок их применения математически безразличен. А то, что мне показывал
Программер - это линейные операторы. Если же применять какое-то нелинейное сглаживание, то, ИМХО, надо действовать именно так, как Вы предлагаете.
Повторяю также, что, ИМХО, все такие методы линейного сглаживания (частотная фильтрация, сглаживание скользящим окном с весом и метод наименьших квадратов со сплайнами), в отсутствие серьезной априорной информации должны быть примерно равноценны. Однако я все-таки не профессионал по программной обработке сигналов, а только квалифицированный смежник.
PS. Хочу подчеркнуть, что
визуальная оценка правдоподобности графика скорости, каким-либо способом
сглаженного перед дифференцированием, не имеет практического смысла, ибо любой график ускорения, на который не противно смотреть, после обратного интегрирования
даст очень гладкий график скорости. Я раньше не обострял этот вопрос (для меня бесспорный), чтобы не затевать еще одну дискуссию, и поскольку всерьез обсуждались только линейные методы сглаживания, для которых последовательность выполнения сглаживания и дифференцирования не влияет на результат.
. Но не надо меня провоцировать 
