举一个卡尔曼滤波去噪python及效果图

卡尔曼滤波是一种常用的信号处理算法，用于估计系统状态并去除噪声。在Python中，可以使用NumPy和SciPy库来实现卡尔曼滤波。

以下是一个简单的卡尔曼滤波去噪的Python代码示例：

import numpy as np

def kalman_filter(data, process_noise, measurement_noise):
    # 初始化卡尔曼滤波器参数
    initial_state = data
    initial_covariance = 1

    # 初始化状态和协方差矩阵
    state = initial_state
    covariance = initial_covariance

    filtered_data = []

    for measurement in data:
        # 预测步骤
        predicted_state = state
        predicted_covariance = covariance + process_noise

        # 更新步骤
        kalman_gain = predicted_covariance / (predicted_covariance + measurement_noise)
        state = predicted_state + kalman_gain * (measurement - predicted_state)
        covariance = (1 - kalman_gain) * predicted_covariance

        filtered_data.append(state)

    return filtered_data

# 示例数据
data = [1.2, 1.5, 1.3, 1.6, 1.4]

# 调用卡尔曼滤波函数进行去噪
filtered_data = kalman_filter(data, process_noise=0.1, measurement_noise=0.2)

# 打印去噪后的结果
print(filtered_data)

上述代码中，`data`是输入的原始数据，`process_noise`是过程噪声的方差，`measurement_noise`是测量噪声的方差。通过调用`kalman_filter`函数，可以得到去噪后的结果`filtered_data`。

效果图的生成需要根据具体的数据和应用场景来进行，无法提供具体的效果图。你可以根据自己的数据和需求，使用Matplotlib等库来绘制效果图。