求RTS平滑滤波代码,输入为1维度的振动数据

以下是一个用于实现 RTS 平滑滤波的 Python 代码示例：

import numpy as np

def rts_smooth(data, window_size, smooth_factor):
    assert window_size % 2 == 1, "Window size must be odd"
    assert 0 <= smooth_factor <= 1, "Smooth factor must be between 0 and 1"

    half_window = (window_size - 1) // 2
    data_length = len(data)
    smoothed_data = np.zeros(data_length)

    for i in range(half_window, data_length - half_window):
        window = data[i - half_window:i + half_window + 1]
        median = np.median(window)
        deviation = np.abs(window - median)
        threshold = smooth_factor * np.median(deviation)
        if np.abs(data[i] - median) > threshold:
            smoothed_data[i] = median
        else:
            smoothed_data[i] = data[i]

    return smoothed_data

# 使用示例
data = [10, 15, 20, 12, 18, 22, 25, 16, 14, 23]
window_size = 5
smooth_factor = 0.6

smoothed_data = rts_smooth(data, window_size, smooth_factor)
print(smoothed_data)

在上述代码中，`rts_smooth` 函数使用 RTS 平滑滤波算法对输入的振动数据进行平滑处理。它使用了一个窗口大小 `window_size` 和一个平滑因子 `smooth_factor`。

在每个数据点上，该算法计算窗口中的中值和绝对偏差。然后，根据平滑因子计算阈值，如果数据点与中值之间的偏差超过阈值，则将数据点替换为中值，否则保留原始数据点。

在示例中，我们使用一个包含 10 个数据点的列表作为输入数据，窗口大小设置为 5，平滑因子设置为 0.6。你可以根据实际需要调整这些参数来满足你的需求。最后，我们将平滑后的数据打印出来。

请注意，这只是一个简单的 RTS 平滑滤波的实现示例。实际应用中可能需要根据具体情况进行适当修改和调整。同时，还可以使用其他更复杂的滤波算法来实现更高级的平滑效果。