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Python 中常用的數據降噪處理方法有以下幾種：
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移動平均法（Moving Average）：該方法使用一個滑動窗口，在窗口內取數據的平均值作為當前數據點的估計值，從而平滑數據并降低噪聲的影響。
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中值濾波法（Median Filtering）：該方法使用窗口內的中值作為當前數據點的估計值，從而消除特定范圍內的異常值。
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加權平均法（Weighted Average）：該方法對移動平均法進行改進，給予不同位置的數據點不同的權重，使得較新的數據點對估計值的影響更大，從而適應更快變化的數據。
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自適應濾波法（Adaptive Filtering）：該方法根據數據點的變化情況自適應地調整濾波器參數，從而更好地適應不同噪聲環境。
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小波去噪法（Wavelet Denoising）：該方法使用小波變換將信號分解成多個頻率分量，然后根據信號的能量分布情況選擇保留或去除不同頻率分量，從而實現降噪的目的。
以上是常見的數據降噪處理方法，根據具體的應用場景和需求，選擇合適的方法進行數據降噪處理。
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