贝叶斯优化时序信号NLM去噪的Python代码实现

以下是使用贝叶斯优化时序信号NLM去噪的Python代码实现：

import numpy as np
from skimage.restoration import denoise_nl_means
from bayes_opt import BayesianOptimization

def nlmeans_denoise(sigma, h, patch_size, patch_distance, image):
    # 生成NLM去噪器
    denoiser = denoise_nl_means(image, patch_size=patch_size, patch_distance=patch_distance, h=h, sigma=sigma)
    # 对图像进行去噪
    denoised_image = denoiser(image)
    # 计算去噪效果
    mse = np.mean((denoised_image - image) ** 2)
    return -mse

# 定义参数的搜索范围
pbounds = {'sigma': (0, 50), 'h': (0, 2), 'patch_size': (5, 25), 'patch_distance': (5, 25)}

# 创建Bayesian优化器
optimizer = BayesianOptimization(
    f=nlmeans_denoise,
    pbounds=pbounds,
    verbose=2,  # 控制输出信息的详细程度
    random_state=1,  # 控制随机数生成的种子
)

# 开始优化
optimizer.maximize(
    init_points=10,  # 初始采样点数
    n_iter=30,  # 迭代次数
)

# 输出最优参数和目标函数值
print(optimizer.max)

在这段代码中，我们首先定义了一个名为`nlmeans_denoise`的函数，用于计算NLM去噪的效果。该函数的输入参数包括四个超参数：`sigma`、`h`、`patch_size`和`patch_distance`，以及一个待去噪的图像`image`。函数使用这些超参数生成了一个NLM去噪器，并使用该去噪器对图像进行了去噪，最后计算并返回了去噪效果（使用均方误差作为评价指标）。需要注意的是，由于Bayesian优化器默认是最大化目标函数，因此我们在这里将均方误差的相反数返回，以达到最小化该指标的效果。

接着，我们定义了一个名为`pbounds`的字典，用于指定超参数的搜索范围。在本例中，我们将`sigma`的搜索范围限定在0到50之间，将`h`的搜索范围限定在0到2之间，将`patch_size`的搜索范围限定在5到25之间，将`patch_distance`的搜索范围限定在5到25之间。

然后，我们创建了一个名为`optimizer`的Bayesian优化器，并将NLM去噪函数`nlmeans_denoise`作为目标函数传递给了它。我们还传递了上一步中定义的搜索范围，以及一些其他参数，如`verbose`（控制输出信息的详细程度）和`random_state`（控制随机数生成的种子）。

最后，我们使用`maximize`方法开始进行优化。我们指定了初始采样点数为10，迭代次数为30。在优化结束后，我们输出了最优参数和目标函数值。

需要注意的是，由于NLM去噪器的计算成本较高，因此本例中的优化过程可能需要较长时间才能完成。如果想要加快运行速度，可以尝试更小的搜索范围或减少迭代次数。