如果要平滑轨迹数据,只需按上面例子将经度和纬度列分别处理即可。 二、kalman滤波 1.基本介绍 卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种用于估计系统状态的强大算法,广泛应用于信号处理,在轨迹数据的滤波平滑中表现也十分出色。卡尔曼滤波的主要目标是通过观察到的数据,估计系统的状态,并且最小化预测和观测之间的误差的方差。...
下面是移动平均滤波器在Python中的简单实现: classMovingAverageFilter:def__init__(self,window_size):self.window_size=window_sizedefapply(self,data):iflen(data)<self.window_size:raiseValueError("数据长度小于窗口大小")ma_data=[]foriinrange(len(data)):ifi<self.window_size-1:ma_data.append(None...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成一些示例数据np.random.seed(0)data=np.random.randn(100).cumsum()# 定义移动平均函数defmoving_average(data,window_size):returnnp.convolve(data,np.ones(window_size)/window_size,mode='valid')# 设置窗口大小window_size=5# 计算移动平均moving_avg=moving...
然后,我们需要编写一个滤波器函数,该函数接受原始数组和滤波器参数(如窗口大小)作为输入,并返回滤波后的数组。 python def moving_average_filter(data, window_size): """ 移动平均滤波函数 :param data: 原始数组 :param window_size: 窗口大小 :return: 滤波后的数组 """ return np.convolve(data, np.ones...
y = moving_average_filter(x, n) print("原始信号:", x) print("均值滤波后的信号:", y) ``` 输出结果: ``` 原始信号:[1 2 3 2 1 4 5 4 3 2] 均值滤波后的信号:[2. 2.33333333 2. 2.33333333 3. 4.33333333 4. 3. ] ``` 该算法中,`moving_average_filter`函数接收输入信号`x`和均值...
滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 ...
def moving_average_filter(data, window_size): weights = np.repeat(1.0, window_size) / window_size filtered_data = np.convolve(data, weights, 'valid') return filtered_data ``` 2. 中值滤波: 中值滤波是一种非线性滤波方法,它通过计算一段时间内数据的中值来平滑数据。在Python中,可以使用scipy库...
y_smooth2 = savgol_filter(y, 99, 1, mode= 'nearest') # 备注: y:代表曲线点坐标(x,y)中的y值数组 window_length:窗口长度,该值需为正奇整数。例如:此处取值53 k值:polyorder为对窗口内的数据点进行k阶多项式拟合,k的值需要小于window_length。例如:此处取值3 ...
#Applying exponential moving average filterdefapply_ema_filter(current_depth):globalprevious_depthfiltered_depth=alpha * current_depth + (1 - alpha) * previous_depthprevious_depth=filtered_depth # Update the previous depth valuereturnfiltered_depth ...
本文约7500字,建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。 时间序列是在规律性时间间隔上记录的观测值序列。本指南将带你了解在Python中分析给定时间序列的特征的全过程。 图片来自Daniel Ferrandi