用python代码实现这个算法

要使用Python实现加权判别极限学习机（WDELM），您可以参考以下伪代码，并将其转换为实际的Python代码：

首先定义一些基础函数和类，用于数据预处理以及基本运算：

import numpy as np
from scipy.linalg import inv

def moving_average_filter(signal, window_size):
    """对信号进行移动平均滤波"""
    filtered_signal = []
    for i in range(window_size - 1, len(signal)):
        window = signal[i - window_size + 1 : i + 1]
        filtered_value = (sum(window) - max(window) - min(window)) / (window_size - 2)
        filtered_signal.append(filtered_value)
    return np.array(filtered_signal)

class WDELM:
    def __init__(self, lambda_param, t, max_iterations):
        self.lambda_param = lambda_param # 正则化参数
        self.t = t                      # 权重强度控制参数
        self.max_iterations = max_iterations
        
    def _initialize_weights(self, input_dim):
        # 初始化权重矩阵
        pass
    
    def fit(self, X, y):
        # 训练模型
        pass
    
    def predict(self, X):
        # 预测新样本的类别
        pass

接着，在`WDELM`类中实现具体的训练逻辑：

class WDELM:
    ...
    
    def fit(self, X, y):
        # 将输入转化为适当格式
        X = np.array(X)
        y = np.array(y)
        
        # 数据预处理步骤
        # 这里可以添加例如归一化等预处理操作
        
        # 获取必要变量
        n_samples, n_features = X.shape
        _, n_classes = y.shape
        
        # 初始化未知矩阵
        M = np.zeros((n_samples, n_classes))
        B = np.zeros((n_features, n_classes))

        # 构建权重矩阵
        W = np.diag([1 / np.power(np.sum(y[:, c]), self.t) for c in range(n_classes)])
        
        for _ in range(self.max_iterations):
            # 更新B
            Hw = W @ X
            G = inv(X.T @ Hw + self.lambda_param * np.eye(n_features)) @ X.T @ Hw
            T = W @ y + (np.sign(y) * M)
            B_new = G @ T
            
            # 更新M
            R = W @ (X @ B_new - y)
            M_new = np.maximum(0, (np.sign(y) * R))
            
            # 检查收敛性
            if np.linalg.norm(B_new - B) < 1e-3:
                break
                
            B, M = B_new, M_new
            
        self.B = B
        
    def predict(self, X):
        # 使用已学得的权重预测新样本
        predictions = X @ self.B
        return np.argmax(predictions, axis=1)

以上仅为一个简化版本，实际应用时可能需要进一步优化与调试。请注意在实际编程环境中导入必要的库并完成其他细节部分的实现。