Estoy tratando de estudiar la correlación entre muchas series de tiempo de consumo de electricidad (en voltaje en el tiempo).
Tengo varios problemas, los datos no son continuos, solo tengo observaciones cada 15 minutos, y solo de 0H-7H y 18H-23H durante un mes. Esto significa que hay un gran todo en el día y me pregunto si el filtro que apliqué es adecuado o no.
Lo que utilicé fue mantequilla (para diseñar el filtro Butterworth) y filtfilt (filtrado digital de fase cero).
¿Hay algún filtro mejor para este tipo de datos?
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Para explicar más los datos, tengo muchos medidores que miden el voltaje de un grupo de casas. Estos medidores se colocan en una cierta fase que no sabemos. Y la relación que sabemos es que si dos medidores se encuentran en diferentes fases, su consumo de cargos se correlacionará negativamente. Así que mi objetivo es construir una cartografía de electricidad y es parte de un proyecto de predicción en el que estoy trabajando.
En cuanto a los datos, esta es la gráfica, cada color corresponde a las cargas observadas en cada medidor. Estas son las señales que estoy tratando de ver la correlación entre ellos.
Los resultados que estoy buscando, es que la línea roja, por ejemplo, que representa el medidor 1, está correlacionada negativamente con la azul que representa el medidor 2. Por lo tanto, pertenecen a diferentes fases.
Para esto, necesito filtrar los datos para que solo pueda usar los picos para probar la correlación entre estos medidores. ¿Qué tipo de filtro usar en un desorden de datos como ese?