Preguntado por un no experto en tecnología, ¿qué tan impactante sería si una tecnología pudiera mitigar el ruido impulsivo en tiempo real usando un algoritmo no lineal simple que usa la mediana (en lugar de la media)? Por ejemplo, podría usarse para reemplazar filtros lineales analógicos en teléfonos móviles, esencialmente actuando como un filtro lineal a menos que detecte ruido impulsivo y actúe para condicionarlo.

Creo que, en general, los teléfonos móviles no tienen problemas analógicos insuperables: el diseño del filtro es un campo bastante bien entendido. Existen otras aplicaciones de procesamiento de señales digitales o de procesamiento de imágenes en las que la mediana sería útil, por ejemplo, con datos ruidosos o datos cuantificados donde la media no tiene sentido. El algoritmo K-Median es un ejemplo de este último, que es útil, por ejemplo, cuando se agrupan secuencias por una métrica como Needleman-Wunsch. En el código, para un tamaño de muestra W, hay un algoritmo de memoria en el lugar que calcula la mediana en tiempo de ejecución O (W), que es como una variante de quicksort. Las bases de datos relacionales se beneficiarían enormemente al incluir mejor la mediana y los cuartiles. He visto muchos informes con estadísticas sobre datos ruidosos basados ​​en la media y la varianza, donde el rango medio e intercuartil habría sido más robusto y significativo.