相关疑难解决方法(0)

让我们假设我们有一个可能大约给出的数据集

import numpy as np
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2

因此,我们有20%的数据集变化.我的第一个想法是使用scipy的单变量函数函数,但问题是这不会很好地考虑小噪声.如果你考虑频率,背景远小于信号,所以只有截止的样条可能是一个想法,但这将涉及来回傅里叶变换,这可能导致不良行为.另一种方式是移动平均线,但这也需要正确选择延迟.

任何提示/书籍或链接如何解决这个问题？

是否有一个scipy函数或numpy函数或模块用于python,在给定特定窗口的情况下计算一维数组的运行平均值？