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我在现场有很多传感器可以测量水压。过去，这些传感器的高度已经改变了很多次，导致时间序列发生跳跃。由于这些时间序列是连续的，并且我有一个手动测量，所以从技术上来说，我应该能够消除跳跃（手动这很容易，但是测量太多，所以我需要在 python 中完成）。

我尝试过使用中值滤波器消除跳跃，但这并没有真正起作用。

我的代码：

    # filter out noise in signal (peaks)
    minimumPeak = 0.03 # filter peaks larger than 0.03m
    filtered_value = np.array(im.median_filter(data['value'], 5))
    noise = np.array((filtered_value-data['value']).abs() > minimumPeak)
    data.loc[noise, 'value'] = filtered_value[noise]

数据是包含两列的 pandas 数据框：“日期时间”和“值”。

我也尝试过手动执行此操作，并使其在简单的情况下工作，但在其他情况下效果不佳。知道如何过滤掉跳跃吗？

下图显示了一个示例（黄色表示跳跃，红色表示手动测量（很可能该测量不是像本示例中那样在开始时进行））