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在 Python 中實現(xiàn)數(shù)據(jù)降噪可以使用各種方法和庫，以下是幾種常用的方法：
- 移動平均濾波：使用移動平均濾波可以計算數(shù)據(jù)點周圍的平均值，并用該平均值替代當前數(shù)據(jù)點。這種方法適用于平穩(wěn)的信號?？梢允褂?NumPy 庫中的
convolve函數(shù)實現(xiàn)移動平均濾波。
import numpy as np
def moving_average(data, window_size):
window = np.ones(window_size) / window_size
return np.convolve(data, window, mode='same')
- 中值濾波：中值濾波使用數(shù)據(jù)點周圍的中位數(shù)來代替當前數(shù)據(jù)點。這種方法適用于有較多噪聲的信號。可以使用 SciPy 庫中的
medfilt函數(shù)實現(xiàn)中值濾波。
from scipy.signal import medfilt
def median_filter(data, window_size):
return medfilt(data, kernel_size=window_size)
- 小波變換：小波變換是一種多尺度分析方法，可以將信號分解為不同頻率的子信號。通過濾除高頻噪聲子信號，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)降噪?？梢允褂?PyWavelets 庫實現(xiàn)小波變換和降噪。
import pywt
def wavelet_denoise(data, wavelet='db4', level=1):
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)
coeffs[1:] = (pywt.threshold(coeff, value=0.5*max(coeff)) for coeff in coeffs[1:])
return pywt.waverec(coeffs, wavelet)
以上是三種常見的數(shù)據(jù)降噪方法的示例代碼，具體的選擇和調(diào)整參數(shù)需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和需求進行調(diào)整。
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正文完
