如果你是算法工程师，请你编写一个策略算法类。可以支持卡尔曼滤波算法和中位值滤波算法

好的，下面是一个简单的策略算法类的实现，支持卡尔曼滤波和中位值滤波算法：

import numpy as np
from scipy.signal import medfilt

class StrategyAlgorithm:
    def __init__(self, algorithm):
        self.algorithm = algorithm
        
    def kalman_filter(self, data, Q=1e-5, R=0.1):
        n = len(data)
        xhat = np.zeros(n)
        P = np.zeros(n)
        xhatminus = np.zeros(n)
        Pminus = np.zeros(n)
        K = np.zeros(n)
        xhat[0] = data[0]
        P[0] = 1.0
        for k in range(1, n):
            xhatminus[k] = xhat[k-1]
            Pminus[k] = P[k-1]+Q
            K[k] = Pminus[k]/(Pminus[k]+R)
            xhat[k] = xhatminus[k]+K[k]*(data[k]-xhatminus[k])
            P[k] = (1-K[k])*Pminus[k]
        return xhat
    
    def median_filter(self, data, window_size=3):
        return medfilt(data, window_size)
    
    def run_algorithm(self, data):
        if self.algorithm == 'kalman':
            return self.kalman_filter(data)
        elif self.algorithm == 'median':
            return self.median_filter(data)
        else:
            raise ValueError('Invalid algorithm type')

在初始化时，需要指定使用的算法类型，可以是'kalman'或'median'。

其中，kalman_filter函数实现了卡尔曼滤波算法，median_filter函数实现了中位值滤波算法。

最后，run_algorithm函数接受一个数据列表作为输入，根据指定的算法类型进行过滤操作，并返回过滤后的结果。如果算法类型不正确，则抛出ValueError异常。