平滑函数可以换成RTS函数吗

当然可以！如果你希望使用RTS（Recursive Triangular Smoothing）函数进行平滑处理，可以使用`scipy`库中的`filtfilt`函数来实现。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import filtfilt

def rts_smooth(data):
    m, n = data.shape  # 获取数据的行列数

    # 平滑处理
    smoothed_data = np.zeros((m, n))  # 创建一个全零数组，用于存储平滑后的数据

    for i in range(n):
        smoothed_data[:, i] = filtfilt([1, 2, 1], [1], data[:, i])

    # 填充首尾行为0的数据
    smoothed_data[0, :] = data[0, :]
    smoothed_data[-1, :] = data[-1, :]

    return smoothed_data

在这里，我们使用了`filtfilt`函数来应用RTS滤波器。`[1, 2, 1]`是一个简单的三点滤波器，`[1]`是反向滤波器系数，用于进行反向滤波以消除滤波引入的相位延迟。

同样地，你可以将你的数据传递给`rts_smooth`函数进行处理，并获取平滑后的结果。确保输入的数据是一个二维numpy数组，其中每一行代表一个时间步，每一列代表一个特征。