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问在python中逐步过滤/平滑信号(在左侧为直线，在右侧为无过滤)
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Stack Overflow用户

提问于 2020-10-22 08:17:59

回答 1查看 691关注 0票数 2

一张图片胜过千言万语(对于粗制滥造的作品我深表歉意)：

如果解决方案是保留两端的值和斜率，它会更好。此外，如果过渡的位置和锐度可以调整，那就很完美了。

但是我还没有找到任何解决方案..。

非常感谢您的帮助

下面是一段入门代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import savgol_filter
import numpy as np 

def round_up_to_odd(f):
    return np.int(np.ceil(f / 2.) * 2 + 1)

def generateRandomSignal(n=1000, seed=None):
    """
    Parameters
    ----------
    n : integer, optional
        Number of points in the signal. The default is 1000.

    Returns
    -------
    sig : numpy array

    """
    np.random.seed(seed)
    print("Seed was:", seed)
    steps = np.random.choice(a=[-1, 0, 1], size=(n-1))
    roughSig = np.concatenate([np.array([0]), steps]).cumsum(0)
    sig = savgol_filter(roughSig, round_up_to_odd(n/20), 6)
    return sig

n = 1000
t = np.linspace(0,10,n)
seed = np.random.randint(0,high=100000)
#seed = 45136
sig = generateRandomSignal(seed=seed)

###############################
# ????
# sigFilt = adaptiveFilter(sig)
###############################

# Plot
plt.figure()
plt.plot(t, sig, label="Signal")
# plt.plot(t, sigFilt, label="Signal filtered")
plt.legend()

python

filtering

signal-processing

smoothing

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-10-22 08:56:22

简单的卷积进行平滑。然而，正如下面提到的，在这里，我们首先需要强平滑，而不是接近尾声的平滑。我使用了移动平均的方法，窗口的大小是动态的。在下面的示例中，窗口大小是线性变化的。

def dynamic_smoothing(x, start_window_length=(len(x)//2), end_window_length=1):
    d_sum = np.cumsum(a, dtype=float)
    smoothed = list()
    for i in range(len(x)):
        # compute window length
        a = i / len(x)
        w = int(np.round(a * start_window_length + (1.0-a) * end_window_length))
        # get the window
        w0 = max(0, i - w) # the window must stay inside the array 
        w1 = min(len(x), i + w)
        smoothed.append(sum(x[w0:w1])/(w1+w0))
    return np.array(smoothed)

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/64473478

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