python 一维均值滤波

要实现一维均值滤波，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 定义一个大小为 n 的滑动窗口，n 是滤波器的大小。你可以选择奇数值的 n，这样滤波器将有一个中心点。
2. 将滑动窗口依次应用于信号的每个元素。
3. 对于每个滑动窗口，计算窗口内元素的平均值。
4. 将该平均值作为输出，并将滑动窗口向右移动一个位置。
5. 重复步骤 3 和 4，直到遍历完整个信号。

下面是一个示例代码来实现一维均值滤波：

def mean_filter(signal, window_size):
    filtered_signal = []
    window = [0] * window_size
    window_sum = 0

    for i, value in enumerate(signal):
        if i >= window_size:
            window_sum -= window[i % window_size]
        window_sum += value
        window[i % window_size] = value

        if i >= window_size - 1:
            filtered_signal.append(window_sum / window_size)

    return filtered_signal

你可以调用 `mean_filter` 函数并传入信号和窗口大小来进行滤波。例如：

signal = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
window_size = 3

filtered_signal = mean_filter(signal, window_size)
print(filtered_signal)

输出将会是滤波后的信号：

[4.0, 6.0, 8.0, 10.0, 12.0, 14.0, 16.0, 18.0]

这里使用了一个窗口大小为 3 的滤波器来对信号进行均值滤波。请根据你的需求调整窗口大小。