Python 数据降噪处理的四种方法——均值滤波、小波变换、奇异值分解、改变binSize

1. 均值滤波是一种常用的数据降噪方法，通过计算数据点周围邻近点的平均值来平滑数据。

2. 小波变换是一种将信号分解成不同频率分量的技术，可以通过去除高频噪声成分来实现数据降噪。

3. 奇异值分解是一种矩阵分解的方法，可用于去除矩阵中的噪声，对于数据降噪具有一定效果。

4. 改变binSize是一种通过调整数据分析中的bin大小来实现降噪的方法，可以通过重新分组数据点并计算新的统计量来降低噪声的影响。

5. 均值滤波：

import numpy as np
import cv2  # 需要安装 OpenCV 库

def mean_filter(data, window_size):
    return np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')

# 使用示例
data = # 你的数据
window_size = 3  # 可根据需要调整窗口大小
filtered_data = mean_filter(data, window_size)

1. 小波变换：

import pywt  # 需要安装 PyWavelets 库

def wavelet_denoise(data, wavelet='db1', level=1):
    coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)
    coeffs[1:] = (pywt.threshold(c, value=0.1, mode='soft') for c in coeffs[1:])
    return pywt.waverec(coeffs, wavelet)

# 使用示例
data = # 你的数据
denoised_data = wavelet_denoise(data)

1. 奇异值分解：

import numpy as np

def svd_denoise(data, k=10):
    U, s, Vt = np.linalg.svd(data, full_matrices=False)
    denoised_data = np.dot(U[:, :k], np.dot(np.diag(s[:k]), Vt[:k, :]))
    return denoised_data

# 使用示例
data = # 你的数据
denoised_data = svd_denoise(data)

1. 改变 bin 大小：

import numpy as np

def change_bin_size(data, new_bin_size):
    # 根据新的 bin 大小重新分组数据，计算新的统计量
    # 这里提供一个简单的示例，具体实现取决于你的数据和需求
    reshaped_data = data.reshape(-1, new_bin_size)
    new_statistic = np.mean(reshaped_data, axis=1)
    return new_statistic

# 使用示例
data = # 你的数据
new_bin_size = 5  # 可根据需要调整新的 bin 大小
new_data = change_bin_size(data, new_bin_size)