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データのノイズを減らす

データポイントを含む2つのリストがあります。

x = ["bunch of data points"]
y = ["bunch of data points"]

Pythonでmatplotlibを使用してグラフを生成しました

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y, linewidth=2, linestyle="-", c="b")
plt.show()
plt.close()

データのノイズを減らすことはできますか？カルマンフィルターはここで機能しますか？

enter image description here

pythonnoisekalman-filter
6
PiccolMan

それは、「ノイズ」をどのように定義するか、それがどのように引き起こされるかによって異なります。あなたはあなたのケースについて多くの情報を提供しなかったので、私はあなたの質問を「曲線を滑らかにする方法」とみなします。カルマンフィルターでこれを実行できますが、複雑すぎます。単純なIIRフィルターを使用します

import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 0, 500

x = np.arange(1, 100, 0.1)  # x axis
z = np.random.normal(mu, sigma, len(x))  # noise
y = x ** 2 + z # data
plt.plot(x, y, linewidth=2, linestyle="-", c="b")  # it include some noise

enter image description here

フィルター後

from scipy.signal import lfilter

n = 15  # the larger n is, the smoother curve will be
b = [1.0 / n] * n
a = 1
yy = lfilter(b,a,y)
plt.plot(x, yy, linewidth=2, linestyle="-", c="b")  # smooth by filter

enter image description here

lfilterは scipy.signal の関数です。

ちなみに、平滑化にカルマンフィルターを使用したい場合、scipyは example も提供します。カルマンフィルターもこのケースで機能するはずですが、それほど必要ではありません。

15
Lyken Syu

ノイズの除去量に応じて、scipyのSavitzky-Golayフィルターを使用することもできます。

以下は、@ lyken-syuの例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mu, sigma = 0, 500
x = np.arange(1, 100, 0.1)  # x axis
z = np.random.normal(mu, sigma, len(x))  # noise
y = x ** 2 + z # data
plt.plot(x, y, linewidth=2, linestyle="-", c="b")  # it include some noise

enter image description here

savitzky-Golayフィルターを適用します

from scipy.signal import savgol_filter
w = savgol_filter(y, 101, 2)
plt.plot(x, w, 'b')  # high frequency noise removed

window_length = 101

window_lengthから501：

window_length = 501

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U3.1415926