from keras.layers import Conv1Dfrom keras.models import Sequentialimport numpy as np# 模拟输入数据data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 定义滑动窗口的长度window_size = 3# 定义模型model = Sequential()model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=window_size, padding='causal', activation='linear', input_shape=(None, 1)))# 设置卷积核的权重为均值滤波器weights = np.ones(window_size) / window_sizemodel.set_weights([np.transpose(np.array([weights]))])# 对数据进行滑动平均处理result = model.predict(data.reshape(1, -1, 1))print("原始数据：", data)print("滑动平均结果：", result.squeeze())这段代码怎么修改让平滑后的终值与原序列相比不改变

要让平滑后的终值与原序列相比不改变，可以直接将卷积核的权重设置为一个长度为1的数组，即只取当前值作为平均值。修改后的代码如下所示：

from keras.layers import Conv1D
from keras.models import Sequential
import numpy as np

# 模拟输入数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 定义滑动窗口的长度
window_size = 1

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=window_size, padding='causal', activation='linear', input_shape=(None, 1)))

# 设置卷积核的权重为均值滤波器
weights = np.ones(window_size) / window_size
model.set_weights([np.transpose(np.array([weights]))])

# 对数据进行滑动平均处理
result = model.predict(data.reshape(1, -1, 1))

print("原始数据：", data)
print("滑动平均结果：", result.squeeze())

在上述代码中，将滑动窗口的长度 `window_size` 设置为1，并将卷积核的权重 `weights` 设置为 `[1]`，这样就可以实现只取当前值作为平均值的效果。