内容: (1) 生成一个长度300的一维数组,且数据大小为1到20内的随机整数。 (2) 查阅均值和中值滤波的原理进行上述的一维数组滤波,且窗口大小分别设定为3,7,11。说明不同大小窗口对滤波结果的影响。(此步骤自己写函数实现) (3) 把原数据和处理之后的数据画图显示。 附录:下面的代码是均值滤波的,中值滤波的请自行编写。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt modes = ['full', 'same', 'valid'] modes = [ 'valid'] data=np.ones(200) data=np.random.randint(1,20,size=(300)) window=np.ones(10)/10 for m in modes: # data_tmp=np.convolve(data, window, mode=m) #请自行查阅卷积的参数含义 correlate data_tmp = np.correlate(data, window, mode=m) # 请自行查阅相关的参数含义 correlate plt.plot(data_tmp); plt.plot(data); plt.axis([-10, 300, -.1, 25]); plt.legend(modes+['data'], loc='lower center'); plt.show() a=45
时间: 2024-02-02 17:04:35 浏览: 18
好的,让我来回答你的问题。
首先,根据你的要求,我可以生成一个长度为300的一维数组,数据大小为1到20内的随机整数,代码如下:
```python
import numpy as np
data = np.random.randint(1, 21, size=300)
```
接下来,我会根据均值滤波和中值滤波的原理,对上述一维数组进行滤波,窗口大小分别设定为3,7,11,并说明不同大小窗口对滤波结果的影响。为了方便,我会编写两个函数,分别实现均值滤波和中值滤波。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def mean_filter(data, window_size):
window = np.ones(window_size) / window_size
filtered_data = np.convolve(data, window, mode='same')
return filtered_data
def median_filter(data, window_size):
filtered_data = np.zeros_like(data)
half_window_size = window_size // 2
for i in range(half_window_size, len(data) - half_window_size):
window = data[i - half_window_size:i + half_window_size + 1]
filtered_data[i] = np.median(window)
return filtered_data
```
使用上述函数,对数据进行滤波,并记录滤波结果和窗口大小。代码如下:
```python
data = np.random.randint(1, 21, size=300)
window_sizes = [3, 7, 11]
filtered_data = []
for window_size in window_sizes:
mean_filtered_data = mean_filter(data, window_size)
median_filtered_data = median_filter(data, window_size)
filtered_data.append(mean_filtered_data)
filtered_data.append(median_filtered_data)
print(f"窗口大小为{window_size}时,均值滤波和中值滤波的结果分别为:")
print(f"均值滤波:{mean_filtered_data}")
print(f"中值滤波:{median_filtered_data}")
```
最后,我们可以把原数据和处理之后的数据画图显示,以便更好地观察不同大小窗口对滤波结果的影响。代码如下:
```python
data = np.random.randint(1, 21, size=300)
window_sizes = [3, 7, 11]
filtered_data = []
for window_size in window_sizes:
mean_filtered_data = mean_filter(data, window_size)
median_filtered_data = median_filter(data, window_size)
filtered_data.append(mean_filtered_data)
filtered_data.append(median_filtered_data)
print(f"窗口大小为{window_size}时,均值滤波和中值滤波的结果分别为:")
print(f"均值滤波:{mean_filtered_data}")
print(f"中值滤波:{median_filtered_data}")
plt.plot(data, label='原始数据')
for i, filtered in enumerate(filtered_data):
plt.plot(filtered, label=f'窗口大小为{window_sizes[i//2]}的{"均值" if i%2==0 else "中值"}滤波')
plt.legend()
plt.show()
```
这样,就完成了对一维数组进行均值和中值滤波,以及绘制滤波结果的过程。希望我的回答能够解决你的问题。