1.Abra o Windows Explorer, localize a pasta Meus Documentos\Elipse Software\EPM Studio\Libraries e abra o arquivo ConsoleInitialization.py no editor de scripts usado no Treinamento.

2.Ao final do arquivo, adicione o script a seguir, mantendo a tabulação do código.

def filtroMediaMovel( datasetPen, windowSize=5 ):
  """
  datasetPen = Pena Dataset Analysis.
  windowSize = numero de valores para janela de soma.
  Retorna o mesmo array de entrada, porem com os valores de media movel calculados.
  """
  filtrado = datasetPen.copy()
  filtrado["Value"][:windowSize] = datasetPen["Value"][:windowSize].mean()
  for i in range(windowSize, len(datasetPen)):
    filtrado["Value"][i] = datasetPen["Value"][i-windowSize:i].mean()
  return filtrado

3.Salve o arquivo e, no EPM Studio, abra o Dataset chamado ScriptsPython.

4.Selecione o Tag Fermentacao_PHpv na legenda e configure na Faixa de Opções o tipo da consulta para Raw.

5.Abra o console Python do Dataset localizado na parte inferior da página, na área Scripting.

6.Execute a consulta e digite no console Python as linhas a seguir. Similar ao Command Prompt do Windows, as linhas devem ser executadas uma de cada vez.

filtrado = filtroMediaMovel(Fermentacao_PHpv)
plotValues("PHpv_filtrado", filtrado)

7.Observe que uma nova pena é criada com os dados filtrados. Ao fechar o Dataset, esta pena não é salva.

Neste caso, após selecionar no Chart o período e o Tag, foi necessário aplicar um filtro no ruído antes de prosseguir com uma análise mais detalhada. O pré-tratamento dos dados sempre é muito importante. Aqui, realizamos um filtro de média móvel através da função chamada pelo próprio console.