Was sind alternative Ansätze zur Glättung von Kurven für verrauschte Datensätze?

Glättung von Kurven für Datensätze: Erkundung alternativer Ansätze

Um Kurven für Datensätze mit Rauschen effektiv zu glätten, können mehrere Methoden eingesetzt werden. In diesem Artikel werden Optionen untersucht, die über die häufig verwendete UnivariateSpline-Funktion hinausgehen.

Savitzky-Golay-Filter

Eine empfohlene Alternative ist der Savitzky-Golay-Filter, der die Polynomregression zur Schätzung von Daten nutzt Punkte innerhalb eines beweglichen Fensters. Dieser Filter bekämpft effektiv verrauschte Signale, auch von nichtlinearen oder nichtperiodischen Quellen.

Implementierung in Python mit SciPy

Um den Savitzky-Golay-Filter in Python zu implementieren Befolgen Sie bei Verwendung von SciPy die folgenden Schritte:

<code class="python">import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# Define x and y data
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2

# Apply the Savitzky-Golay filter
yhat = savgol_filter(y, 51, 3)  # Window size 51, polynomial order 3

# Plot the data
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, yhat, color='red')
plt.show()</code>

Andere Ansätze

Während der Savitzky-Golay-Filter eine weit verbreitete Lösung ist, lohnt es sich, andere Techniken in Betracht zu ziehen:

• Gleitender Durchschnitt: Bei einem einfachen gleitenden Durchschnitt wird ein Durchschnitt der Daten innerhalb eines bestimmten Fensters berechnet. Es erfordert jedoch eine sorgfältige Auswahl der Verzögerung.
• Fourier-Transformation und Filterung: Durch die Transformation der Daten in den Frequenzbereich ist es möglich, bestimmte Frequenzkomponenten herauszufiltern. Allerdings kann dieser Ansatz rechenintensiver sein.

Fazit

Wie gezeigt, stellt der Savitzky-Golay-Filter ein wirksames Mittel zur Glättung von Kurven für Datensätze dar. vor allem bei Lärm. Abhängig von spezifischen Dateneigenschaften können auch andere Ansätze geeignet sein. Durch die Berücksichtigung der Vor- und Nachteile jeder Technik können Benutzer die für ihre Anwendungen am besten geeignete Methode auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind alternative Ansätze zur Glättung von Kurven für verrauschte Datensätze?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!