Quelles sont les approches alternatives pour lisser les courbes pour les ensembles de données bruyants ?

Lissage des courbes pour les ensembles de données : exploration d'approches alternatives

Pour lisser efficacement les courbes des ensembles de données avec du bruit, plusieurs méthodes peuvent être utilisées. Cet article explore les options au-delà de la fonction UnivariateSpline couramment utilisée.

Filtre Savitzky-Golay

Une alternative recommandée est le filtre Savitzky-Golay, qui exploite la régression polynomiale pour estimer les données. points dans une fenêtre mobile. Ce filtre traite efficacement les signaux bruités, même provenant de sources non linéaires ou non périodiques.

Implémentation en Python à l'aide de SciPy

Pour implémenter le filtre Savitzky-Golay en Python en utilisant SciPy, suivez ces étapes :

<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>

Autres approches

Bien que le filtre Savitzky-Golay soit une solution largement applicable, il vaut la peine d'envisager d'autres techniques :

• Moyenne mobile : Une moyenne mobile simple consiste à calculer une moyenne des données dans une fenêtre spécifiée. Cependant, cela nécessite une sélection minutieuse du retard.
• Transformation de Fourier et filtrage : En transformant les données dans le domaine fréquentiel, il est possible de filtrer des composantes de fréquence spécifiques. Cependant, cette approche peut nécessiter plus de calculs.

Conclusion

Comme démontré, le filtre Savitzky-Golay fournit un moyen efficace de lisser les courbes pour les ensembles de données, surtout en présence de bruit. D'autres approches peuvent également convenir en fonction des caractéristiques spécifiques des données. En considérant les avantages et les inconvénients de chaque technique, les utilisateurs peuvent sélectionner la méthode la plus appropriée pour leurs applications.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!