import numpy as np import math import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) # 创建数据集 look_back = 5 trainX, trainY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): trainX.append(dataset[i:i+look_back]) trainY.append(dataset[i+look_back]) trainX = np.array(trainX) trainY = np.array(trainY) # 转换为张量 trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测结果 predicted = [] for i in range(len(dataset) - look_back): x = np.array(dataset[i:i+look_back]) x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) y = model.predict(x) predicted.append(y[0][0]) # 反归一化 predicted = np.array(predicted) predicted = predicted * scalar # 绘图 plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data') plt.plot(predicted, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()生成的真实值只有一半大小

根据您提供的代码，我猜测您可能是在对预测结果进行反归一化时出现了问题。在代码中，您将预测结果乘以了一个名为scalar的标量值，但是scalar的计算方式并没有给出。如果scalar的计算方式不正确，可能导致反归一化后的预测结果不准确。

另外，您在代码中没有给出任何关于预测结果大小的具体描述。如果您说生成的真实值只有一半大小，可能需要更多上下文信息才能理解您的意思。

相关问题

import wfdb import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal # 读取心电数据 record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr') # 获取心电信号 ecg_signal = record.p_signal[:, 0] # 获取采样频率 fs = record.fs # 获取时间轴 t = np.arange(ecg_signal.size) / fs # 去除基线漂移 ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal) # 定义滤波器 b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low') # 进行滤波 ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)请问用的是什么滤波方法

这段代码使用的是双向无延迟滤波器（即 `filtfilt` 函数），对信号进行了低通滤波，截止频率为 0.2 * fs，滤波器阶数为 4。由于 `filtfilt` 函数是双向滤波，因此可以消除滤波器引入的相位延迟，保持信号的相位不变。这种滤波方法可以更好地保留信号的高频成分和细节信息，同时去除低频噪声和基线漂移。

import wfdbimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import signal# 读取心电数据record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr')# 获取心电信号ecg_signal = record.p_signal[:, 0]# 获取采样频率fs = record.fs# 获取时间轴t = np.arange(ecg_signal.size) / fs# 去除基线漂移ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal)# 定义滤波器b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low')# 进行滤波ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)# 绘制原始信号，滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号plt.figure(figsize=(12, 6))plt.subplot(3, 1, 1)plt.plot(t, ecg_signal, 'b')plt.title('Original Signal')plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude (mV)')plt.subplot(3, 1, 2)plt.plot(t, ecg_filt, 'r')plt.title('Filtered Signal')plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude (mV)')plt.subplot(3, 1, 3)plt.plot(t, ecg_detrend, 'g')plt.title('Detrended Signal')plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude (mV)')plt.tight_layout()plt.show()请在这段代码的基础上加上绘制去除基线漂移并滤波后的图像

好的，你可以在代码的基础上加上以下代码来绘制去除基线漂移并滤波后的信号：

ecg_detrend_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(t, ecg_detrend_filt, 'k')
plt.title('Detrended and Filtered Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')
plt.show()

完整代码如下：

import wfdb
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

# 读取心电数据
record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr')

# 获取心电信号
ecg_signal = record.p_signal[:, 0]

# 获取采样频率
fs = record.fs

# 获取时间轴
t = np.arange(ecg_signal.size) / fs

# 去除基线漂移
ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal)

# 定义滤波器
b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low')

# 进行滤波
ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)

# 绘制原始信号，滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, ecg_signal, 'b')
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, ecg_filt, 'r')
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, ecg_detrend, 'g')
plt.title('Detrended Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 绘制去除基线漂移并滤波后的信号
ecg_detrend_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(t, ecg_detrend_filt, 'k')
plt.title('Detrended and Filtered Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')
plt.show()

运行后，应该会显示出三个图像。第一个图像是原始信号，第二个图像是滤波后的信号，第三个图像是去除基线漂移后的信号。第四个图像是去除基线漂移并滤波后的信号。