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("添加噪声后的数据:",noisy_data)print("高斯滤波后的数据:",smoothed_data)
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。...
from scipy import ndimagefrom scipy.ndimage import gaussian_filter1dimport math完整代码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZyXlp5x 最新图文 大国护照|美国E2跳板,土耳其身份太香了。🌟想要一张G20大国的护照? 还想作为美国E2的跳板? 土耳其身份真的就是你的不二.之选! - 🌈土耳其身份,不只是护照那么简单...
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...
importnumpyasnpfromscipy.ndimageimportgaussian_filter1d 1. 2. 2. 定义输入信号 接下来,我们需要定义一个输入信号。这个信号可以是一维数组,其中包含我们想要进行滤波的数据。 input_signal=np.array([1,2,3,2,1]) 1. 3. 定义滤波器参数 在进行高斯滤波之前,我们需要定义滤波器的参数。其中最重要的参数是si...
在上面的代码中,我们定义了一个名为“gaussian_filter_1d”的函数。该函数需要三个参数:一个一维数组表示信号,一个整数表示核函数的大小,一个标量表示标准差。该函数的主要作用是对输入信号进行一维高斯滤波,并返回处理后的结果。 具体实现中,我们首先通过调用np.asarray()函数定义了一个包含kernel_size个元素的一维...
from 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 #对一阶导数进行高斯滤波 diff1_filtered = gaussian_filter1d(diff1, sigma=2, axis=0) ``` 最后,我们可以使用Matplotlib库中的plot函数将处理后的高光谱曲线进行可视化展示。例如,以下代码演示了如何绘制一个经过一阶导数和高斯滤波处理后的高光谱曲线: ``` import...
数据平滑这一步,看自己的需求。如果觉得直接绘制出来的线条还行,这一步可以忽略。如果觉得线条太生硬,可以利用gaussian_filter1d进行平滑,其中sigma越大,表明线条越平滑,相应的也更加失真,自己根据需求可多加尝试。 # 平滑等高线数据 rh_bj = gaussian_filter1d(rh_bj, sigma=0.5) #sigma数值越大 越平滑 ...
X_np = gaussian_filter1d(X_np, sigma, axis=2) X_np = gaussian_filter1d(X_np, sigma, axis=3) X.copy_(torch.Tensor(X_np).type_as(X)) return X 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.