轨迹去噪以及可视化代码实例
时间: 2023-05-19 07:01:53 浏览: 52
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于轨迹去噪和可视化:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import savgol_filter
# 生成随机轨迹
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)
# 去噪
y_smooth = savgol_filter(y, window_length=11, polyorder=2)
# 可视化
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, y_smooth, label='Smoothed')
plt.legend()
plt.show()
```
这个代码示例使用了 `savgol_filter` 函数来进行轨迹去噪,然后使用 `matplotlib` 库来可视化原始轨迹和去噪后的轨迹。
相关问题
给出一段对轨迹数据去噪以及可视化的代码实例
以下是一段对轨迹数据进行去噪和可视化的 Python 代码实例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机轨迹数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)
# 去噪处理
from scipy.signal import savgol_filter
y_smooth = savgol_filter(y, window_length=11, polyorder=2)
# 可视化
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, y_smooth, label='Smoothed')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码使用了 `savgol_filter` 函数对轨迹数据进行了去噪处理,并使用 `matplotlib` 库进行了可视化。
轨迹降噪以及可视化代码实例
非常感谢您的提问。以下是一个轨迹降噪和可视化的代码实例,供您参考:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import savgol_filter
# 生成随机轨迹数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)
# 对轨迹进行降噪处理
y_smooth = savgol_filter(y, window_length=11, polyorder=2)
# 可视化原始轨迹和降噪后的轨迹
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, y_smooth, label='Smoothed')
plt.legend()
plt.show()
```
希望这个代码实例能够帮助您解决问题。如果您有任何其他问题,请随时提出。