熵自动滤波代码实现 Python

以下是一个基于Python的熵自动滤波代码实现示例：

import numpy as np
from scipy import signal

# 定义熵自动滤波函数
def entropy_filter(signal, threshold):
    # 计算信号的熵值
    entropy = signal.entropy(signal)
    
    # 根据设定的阈值确定滤波等级
    if entropy < threshold:
        # 如果信号的熵值较低，则使用中值滤波进行处理
        filtered_signal = signal.medfilt(signal)
    else:
        # 如果信号的熵值较高，则使用带通滤波器进行处理
        b, a = signal.butter(4, [0.05, 0.95], 'bandpass')
        filtered_signal = signal.filtfilt(b, a, signal)
    
    return filtered_signal

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.random.randn(len(t))

# 对测试信号进行熵自动滤波处理
filtered_signal = entropy_filter(x, 1.5)

# 绘制原始信号和滤波后的信号
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(t, x, label='Original signal')
plt.plot(t, filtered_signal, label='Filtered signal')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了一个entropy_filter函数，用于实现熵自动滤波处理。该函数接受两个参数：signal表示要进行滤波处理的信号，threshold表示设定的熵值阈值。在函数内部，我们首先使用signal.entropy函数计算信号的熵值，然后根据设定的阈值确定滤波等级。如果信号的熵值较低，则使用中值滤波进行处理；如果信号的熵值较高，则使用带通滤波器进行处理。最后，返回滤波后的信号。

在测试部分，我们首先生成一个测试信号x，然后调用entropy_filter函数对其进行熵自动滤波处理。最后，使用matplotlib.pyplot库绘制原始信号和滤波后的信号的图形。