降低噪声干扰的人工算法
时间: 2023-11-25 10:50:00 浏览: 30
以下是一些降低噪声干扰的人工算法:
1. 均值滤波器:该算法通过计算信号的平均值来减少噪声。它将信号中的每个值替换为该值周围的值的平均值。这种方法对于高斯噪声和均匀噪声都很有效。
```python
import numpy as np
def mean_filter(signal, window_size):
window = np.ones(window_size)/window_size
return np.convolve(signal, window, mode='same')
```
2. 中值滤波器:该算法通过计算信号的中值来减少噪声。它将信号中的每个值替换为该值周围的值的中值。这种方法对于椒盐噪声和脉冲噪声都很有效。
```python
import numpy as np
def median_filter(signal, window_size):
return np.median(signal.reshape(-1, window_size), axis=1)
```
3. 小波变换:该算法通过将信号分解为不同的频率子带来减少噪声。它可以通过去除高频噪声来平滑信号。小波变换对于非平稳信号和非线性信号都很有效。
```python
import pywt
def wavelet_denoising(signal, wavelet='db4', level=1):
coeff = pywt.wavedec(signal, wavelet, mode='per')
sigma = (1/0.6745) * np.median(np.abs(coeff[-level]))
uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(signal)))
coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode='soft') for i in coeff[1:])
return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')
```