노이즈가 있는 데이터세트의 곡선을 평활화하는 대체 접근 방식은 무엇입니까?

데이터 세트에 대한 곡선 평활화: 대체 접근법 탐색

노이즈가 있는 데이터 세트에 대한 곡선을 효과적으로 평활화하려면 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 이 문서에서는 일반적으로 사용되는 UnivariateSpline 함수 이상의 옵션을 살펴봅니다.

Savitzky-Golay 필터

권장되는 대안은 다항식 회귀를 활용하여 데이터를 추정하는 Savitzky-Golay 필터입니다. 움직이는 창 내의 점. 이 필터는 비선형 또는 비주기적 소스에서도 잡음이 있는 신호를 효과적으로 처리합니다.

SciPy를 사용하여 Python에서 구현

Python에서 Savitzky-Golay 필터를 구현하려면 SciPy를 사용하여 다음 단계를 따르세요.

<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>

다른 접근 방식

Savitzky-Golay 필터는 널리 적용 가능한 솔루션이지만 다른 기술도 고려해 볼 가치가 있습니다.

• 이동 평균: 단순 이동 평균은 지정된 창 내의 데이터 평균을 계산하는 것과 관련됩니다. 그러나 지연을 신중하게 선택해야 합니다.
• 푸리에 변환 및 필터링: 데이터를 주파수 영역으로 변환하면 특정 주파수 구성 요소를 필터링할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 계산 집약적일 수 있습니다.

결론

시연된 바와 같이 Savitzky-Golay 필터는 데이터 세트의 곡선을 평활화하는 효과적인 수단을 제공합니다. 특히 소음이 있는 경우. 특정 데이터 특성에 따라 다른 접근 방식도 적합할 수 있습니다. 각 기술의 장단점을 고려하여 사용자는 자신의 응용 분야에 가장 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 노이즈가 있는 데이터세트의 곡선을 평활화하는 대체 접근 방식은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!