python实现数据降噪

在Python中实现数据降噪通常涉及到信号处理和统计分析技术。主要有以下几种常见的方法：

1. **平滑滤波**：如移动平均法（Moving Average）、指数平滑法（Exponential Smoothing），通过计算一段时间内的平均值或加权平均来减少噪声。

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

data = [your noisy data]
smoothed_data = savgol_filter(data, window_length=51, polyorder=3)

2. **小波变换**：利用小波分析可以更好地分离信号的细节和平滑成分。`pywt`库是一个常用的工具。

from pywt import wavedec, plot_wavletcoeffs
wavelet_coeffs = wavedec(your_data, 'db4')
noisy_coeffs = wavelet_coeffs
# 可以选择阈值去除一些高频噪声分量
threshold = ... # 自定义阈值
clean_coeffs = [coeff if abs(coeff) > threshold else 0 for coeff in noisy_coeffs]
reconstructed_data = waverec(clean_coeffs, 'db4')

3. **卡尔曼滤波**：适用于时间序列数据的动态降噪，特别适合于含有趋势和随机过程的数据。

from statsmodels.tsa.kalmanfilter import KalmanFilter
kf = KalmanFilter(...params...) # 初始化模型
filtered_data = kf.filter(your_noisy_data)

4. **岭回归或Lasso回归**：线性回归方法加上正则化项，可以帮助处理高维数据中的噪声。

from sklearn.linear_model import LassoCV
lasso = LassoCV(alphas='auto', max_iter=1e7)
cleaned_data = lasso.fit_transform(X, your_data)