数据滤波算法python

常用的数据滤波算法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。

下面是一个简单的移动平均滤波算法的 Python 实现：

def moving_average_filter(data, window_size):
    filtered_data = []
    window = [0] * window_size
    i = 0
    for d in data:
        window[i] = d
        i = (i + 1) % window_size
        filtered_data.append(sum(window) / window_size)
    return filtered_data

其中，`data` 是输入的数据，`window_size` 是滑动窗口的大小，`filtered_data` 是输出的滤波后的数据。算法的基本思想就是对于每个数据点，都取它和前 `window_size` 个数据的平均值作为滤波后的值。

另外，中值滤波的 Python 实现如下：

def median_filter(data, window_size):
    filtered_data = []
    window = [0] * window_size
    i = 0
    for d in data:
        window[i] = d
        i = (i + 1) % window_size
        median = sorted(window)[window_size // 2]
        filtered_data.append(median)
    return filtered_data

中值滤波的基本思想是对于每个数据点，都取它和前 `window_size` 个数据的中位数作为滤波后的值。