diff --git a/rfg_adc_plotter/visualization/matplotlib_backend.py b/rfg_adc_plotter/visualization/matplotlib_backend.py
index 2abcd57..05b3da0 100644
--- a/rfg_adc_plotter/visualization/matplotlib_backend.py
+++ b/rfg_adc_plotter/visualization/matplotlib_backend.py
@@ -2,9 +2,11 @@
 Визуализация данных с использованием matplotlib.
 """
 
+import csv
 import sys
 import threading
 import time
+from datetime import datetime
 from queue import Empty, Queue
 from typing import Optional, Tuple
 
@@ -57,6 +59,35 @@ def run_matplotlib(args):
     ring = None  # type: Optional[np.ndarray]
     ring_time = None  # type: Optional[np.ndarray]
     head = 0
+    # Медианные данные для вычитания
+    median_data: Optional[np.ndarray] = None
+    median_subtract_enabled = False
+    # CLI параметры для автоматического сохранения/загрузки
+    ref_out_file = getattr(args, 'ref_out', None)
+    ref_in_file = getattr(args, 'ref_in', None)
+    ref_out_saved = False  # Флаг, что медиана уже сохранена
+
+    # Автоматическая загрузка медианы при старте
+    if ref_in_file:
+        try:
+            data = []
+            with open(ref_in_file, 'r') as f:
+                reader = csv.reader(f)
+                next(reader)  # Пропускаем заголовок
+                for row in reader:
+                    if len(row) >= 2:
+                        try:
+                            data.append(float(row[1]))
+                        except ValueError:
+                            continue
+            if data:
+                median_data = np.array(data, dtype=np.float32)
+                median_subtract_enabled = True
+                print(f"[ref-in] Загружена медиана из {ref_in_file} ({len(median_data)} точек), вычитание включено")
+            else:
+                print(f"[ref-in] Предупреждение: файл {ref_in_file} пустой или неверный формат")
+        except Exception as e:
+            print(f"[ref-in] Ошибка загрузки {ref_in_file}: {e}")
     # Авто-уровни цветовой шкалы водопада сырых данных пересчитываются по видимой области.
     # FFT состояние (полное FFT для отрицательных частот)
     fft_bins = FFT_LEN
@@ -268,6 +299,14 @@ def run_matplotlib(args):
         nonlocal ring_phase, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin, y_min_phase, y_max_phase
         if s is None or s.size == 0 or ring is None:
             return
+
+        # Применяем вычитание медианы если включено
+        if median_subtract_enabled and median_data is not None:
+            take_median = min(s.size, median_data.size)
+            s_corrected = s.copy()
+            s_corrected[:take_median] = s[:take_median] - median_data[:take_median]
+            s = s_corrected
+
         # Нормализуем длину до фиксированной ширины
         w = ring.shape[1]
         row = np.full((w,), np.nan, dtype=np.float32)
@@ -551,6 +590,31 @@ def run_matplotlib(args):
         if changed and current_info:
             status_text.set_text(format_status_kv(current_info))
 
+        # Автоматическое сохранение медианы при накоплении 1000+ свипов
+        if ref_out_file and not ref_out_saved and ring is not None:
+            nonlocal ref_out_saved
+            filled_count = np.count_nonzero(~np.isnan(ring[:, 0]))
+            if filled_count >= 1000:
+                try:
+                    # Получаем последние 1000 свипов
+                    ordered = ring if head == 0 else np.roll(ring, -head, axis=0)
+                    recent_sweeps = ordered[-1000:, :]
+                    median_sweep = np.nanmedian(recent_sweeps, axis=0)
+
+                    # Сохраняем в файл
+                    with open(ref_out_file, 'w', newline='') as f:
+                        writer = csv.writer(f)
+                        writer.writerow(['Index', 'Median_Value'])
+                        for i, value in enumerate(median_sweep):
+                            if np.isfinite(value):
+                                writer.writerow([i, float(value)])
+
+                    ref_out_saved = True
+                    print(f"[ref-out] Сохранена медиана 1000 свипов в {ref_out_file}")
+                    status_text.set_text(f"[ref-out] Сохранено в {ref_out_file}")
+                except Exception as e:
+                    print(f"[ref-out] Ошибка сохранения: {e}")
+
         # Возвращаем обновлённые артисты
         return (line_obj, img_obj, fft_line_obj, img_fft_obj, phase_line_obj, img_phase_obj, status_text)