那你把上边的3点RTS滤波替换成普通的RTS滤波吧

好的，下面是使用普通的RTS滤波器对数据进行平滑处理并填充首尾行为0的代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import lfilter

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] = lfilter([1, 2, 1], [1, -1.9238, 0.9273], 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

在上述代码中，我们使用了`lfilter`函数来应用普通的RTS滤波器。`[1, 2, 1]`是前向滤波器系数，`[1, -1.9238, 0.9273]`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。

最后，我们将首尾行的数据替换为原始数据，以满足填充要求。

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。同样，这里假设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。

相关问题

python RTS滤波代码

以下是一个简单的实时滤波器的Python代码示例：

class RTSFilter:
    def __init__(self, alpha):
        self.alpha = alpha
        self.filtered_value = None

    def filter(self, value):
        if self.filtered_value is None:
            self.filtered_value = value
        else:
            self.filtered_value = self.alpha * value + (1 - self.alpha) * self.filtered_value
        return self.filtered_value

# 使用示例
filter = RTSFilter(0.5)  # 设置滤波器的alpha值
filtered_value = filter.filter(10)  # 输入新值并获取滤波后的值
print(filtered_value)

上述代码定义了一个简单的实时滤波器类`RTSFilter`，其中`alpha`参数控制滤波器的平滑程度。在初始化时，我们将`filtered_value`设置为`None`，并在每次过滤操作时更新该值。通过调整`alpha`的值，可以控制输出值对新输入值的响应速度。

在示例中，我们创建了一个滤波器对象`filter`，并使用`filter.filter()`方法来输入新的数值并获取滤波后的数值。在这个例子中，输入值为10，滤波器的alpha值为0.5。你可以根据需要调整这些数值以满足你的需求。最后，我们将滤波后的数值打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体应用场景进行适当修改。同时，还可以使用其他更复杂的滤波算法来实现更高级的滤波效果。

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。