使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d函数对一维数据进行高斯滤波。 设定高斯滤波的标准差参数: 高斯滤波的标准差(sigma)参数决定了滤波的平滑程度。标准差越大,滤波后的数据越平滑。 python sigma = 2 应用高斯滤波并输出结果: 将高斯滤波应用于一维数据,并使用matplotlib库绘制原始数据和滤波后的数据进行比较。 pytho...
import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal importfind_peaksfrom scipy.ndimage importgaussian_filter1d# Load wavelet coefficients wavelet_df = pd.read_csv('wavelet_coefficients_by_level.csv') # Extract coefficients for levels 4, 5, and 6 (most common for quake levels) level_4 = wavelet...
smoothed_data = gaussian_filter1d(data, sigma) print("原始数据: ", data) print("平滑后数据: ", smoothed_data) 2. 中值滤波(Median Filter) 中值滤波是一种非线性滤波器,使用窗口内的中值代替中心值。它对去除脉冲噪声非常有效。 import numpy as np from scipy.ndimage import median_filter # 示例数...
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d 对y值进行高斯过滤 smoothed_y = gaussian_filter1d(y, sigma=2) 绘制高斯过滤后的曲线 plt.plot(x, y, '.', x, smoothed_y, '-') plt.title('Gaussian Filtering') plt.show() gaussian_filter1d函数接受一个sigma值作为参数,它决定了过滤的强度。...
ndimage import gaussian_filter1d import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 计算灰度直方图 hist, bins = np.histogram(image.ravel(), 256, [0, 256]) # 应用高斯平滑 smoothed_hist = gaussian_filter1d(hist, sigma=10) # 绘制...
scipy.ndimage.gaussian_filter1d:用于对一维数据应用高斯滤波。 步骤2: 创建一维数据 接下来,我们需要生成一些一维数据来进行滤波操作: # 创建一个示例一维数据数组np.random.seed(0)# 设置随机种子以确保结果可重现x=np.linspace(0,10,100)# 从0到10生成100个点data=np.sin(x)+np.random.normal(0,0.5,x....
importpywtfrom scipy.ndimage import gaussian_filter1d from scipy.signal import chirp import matplotlib.gridspec as gridspec from scipy import signal from skimage import filters,img_as_float from skimage.io import imread, imshow from skimage.color import rgb2hsv, rgb2gray, rgb2yuv ...
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d 3、生成数据并绘制直方图 # 生成随机数据 data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000) 绘制直方图 hist, bins = np.histogram(data, bins=30, density=True) bin_centers = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:]) ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportgaussian_filter1d 1. 2. 3. 3.2 生成示例数据 我们首先创建一些带有噪声的示例数据。 # 生成带有噪声的正弦波x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)+np.random.normal(0,0.1,x.shape) ...
importnumpyasnpfromscipy.ndimageimportgaussian_filter1d# 创建一维随机数据data=np.random.rand(100)# 添加噪声noise=np.random.normal(0,0.1,100)noisy_data=data+noise# 高斯滤波smoothed_data=gaussian_filter1d(noisy_data,sigma=2)# 打印原始数据和滤波后的数据print("原始数据:",data)print("添加噪声后的...