python滤波后用机器学习的去噪代码
时间: 2023-08-23 08:05:46 浏览: 37
以下是一个简单的Python代码示例,它使用机器学习算法(随机森林)来去除噪声:
```
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 生成含噪声的数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)
# 应用滤波器
y_filtered = np.convolve(y, np.ones(5)/5, mode='valid')
# 准备输入和输出数据
X = np.array([y_filtered[:-1], y_filtered[1:]]).T
y = y_filtered[2:]
# 训练随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model.fit(X, y)
# 预测并去除噪声
y_pred = model.predict(X)
y_denoised = y_filtered[1:-1] - y_pred
# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, label='Noisy signal')
plt.plot(x[2:-2], y_denoised, label='Denoised signal')
plt.legend()
plt.show()
```
这个例子中,我们首先生成一个含有噪声的正弦波信号。然后,我们使用一个简单的滤波器将信号平滑处理。接下来,我们将平滑后的信号作为输入和输出数据,用随机森林模型进行拟合,并预测输出信号。最后,我们将预测的噪声信号从平滑后的信号中减去,得到去噪后的信号。