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...
import numpy as np from scipy.ndimage import gaussian_filter1d import matplotlib.pyplot as plt 创建或获取一维数据: python # 创建一个示例一维数据数组 data = np.random.randn(100) 定义高斯滤波函数或使用库中的现成函数: 这里我们直接使用scipy.ndimage中的gaussian_filter1d函数进行高斯滤波。 应用高斯...
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。...
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....
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...
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:]) ...
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 ...
高斯平滑:通过gaussian_filter1d函数直接调用高斯函数进行平滑操作。 结果可视化:最后,我们将原始数据和平滑后的数据绘制成图,直观地展示平滑效果。 5. 高斯平滑的应用场景 高斯平滑常用于以下几个领域: 信号处理:应用于时序数据的平滑,去除高频噪声。 图像处理:用于图像降噪,预处理等。
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...