Przenoszący średnio filtr in python

Naprawdę mi przykro z powodu tego głupiego pytania, ale traci on tydzień mojego czasu i nie znalazłem odpowiedzi. Mam podręcznik narzędzia wspomnianego producenta. Stosowany jest filtr T, prosty cyfrowy, średnioobrotowy filtr dolnoprzepustowy, do wyjść czujników przyspieszeniomierza. Mam to wyjście i napisał kod dla filtra w python, ale później, myślałem, że kody nie są przydatne, ponieważ są dla filtru butterworth nie średnio. Próbuję znaleźć niektóre kody dla średniego filtra dolnoprzepustowego w python, ale nie. czekając na jakiś pomysł. Zapytał 16 lipca 15 w 7:56 Po prostu, aby uzyskać prawidłowe pytanie, wiadomość zawiera dane wejściowe dla filtru, który ma być uruchamiany przez metodę kwatkowania metryki, mianowicie przeliczanie średniej przepustowości filtru dolnoprzepustowego, co spowoduje wyświetlenie listy punktów, tzn. wydajność. ak. a y, y1, y2, y3 ... Dodając do tego filtr można opisać w sposób opisany tutaj analogmediaentechnical-documentationdsp-bookhellip. Czy to. ndash JRajan Lipiec 16 15 at 8:21 Andersson z scipy. signal import masła, lfilter być uczciwym wyjściem nie jest dla mnie ważne. Chcę tylko zrobić to samo, co producent zrobił. muszę tylko wiedzieć, jak zdefiniować średni filtr dolnoprzepustowy (jeden z najsławniejszych filtrów) w Pythonie. ndash kian 16 lipca 15 w 8: 24Przedstawiliśmy wcześniej, jak utworzyć średnie ruchome za pomocą pythona. Ten samouczek będzie kontynuacją tego tematu. Średnia ruchoma w kontekście statystyk, nazywana również przeciętną waloryzacją, jest rodzajem skończonej odpowiedzi impulsowej. W naszym poprzednim samouczku wymyśliliśmy wartości tablic xi y: wykres x82 x x względem ruchomej średniej y, którą nazwiemy yMA: Po pierwsze, let8217 wyrównują długość obu tablic: i pokazać to w kontekście: wynik Wykres: Aby to zrozumieć, let8217 spisują dwa różne relacje: x vs y i x vs MAy: średnia ruchoma jest zielona fabuła, która zaczyna się od 3: Podziel się tym: W ten sposób: Nawigacja po wpisaniu Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Bardzo przydatne chciałbym przeczytać ostatnią część na dużych zbiorach danych Mam nadzieję, że wkrótce wkrótce powstanie blogerów takich jak: Hmmm, wydaje się, że ta cytatka o implementacji funkcji jest w zasadzie całkiem łatwa do złego i popierała dobrą dyskusję na temat efektywności pamięci. Cieszę się, że się boję, jeśli znaczy to, że coś zostało zrobione dobrze. ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys brak określonej funkcji specyficznej dla domeny jest prawdopodobnie związany z dyscypliną Core Teams i wiernością pierwszej dyrektywie NumPys: dostarczenie N-wymiarowej tablicy. jak również funkcje do tworzenia i indeksowania tych tablic. Podobnie jak wiele podstawowych celów, ten nie jest mały, a NumPy robi to wspaniale. Większa SciPy zawiera znacznie większą kolekcję bibliotek domenowych (zwanych podpakietami SciPy devs) - na przykład optymalizację liczbową (optymalizację), przetwarzanie sygnałów (sygnał) i integralny rachunek (integracja). Domyślam się, że twoja funkcja jest w co najmniej jednym z podpakietów SciPy (scipy. signal być może), jednak najpierw chciałbym się dowiedzieć w kolekcji sciPics SciPy. zidentyfikować odpowiednie scikit (y) i poszukać interesującej go funkcji. Scikty są niezależnie opracowywanymi pakietami opierającymi się na programie NumPySciPy i skierowane do określonej dyscypliny technicznej (np. Scikits-image, scikits-learn itp.) Kilka z nich (w szczególności niesamowity OpenOpt dla optymalizacji numerycznej) były wysoko oceniane, zanim zdecydujesz się zamieszkać w stosunkowo nowych rubrykach scikits. Strona dominikańska poświęcona była ponad 30 listom takim scikitom. choć przynajmniej niektóre z nich nie są już aktywne. Zgodnie z tą radą prowadziłbyś do scikits-timeseries, ale pakiet ten nie jest już aktywnie rozwijany. W efekcie Pandas stał się, AFAIK, biblioteką bibliotek czasowych opartych na de facto NumPy. Pandas ma kilka funkcji, które mogą być użyte do obliczenia średniej ruchomej, najprostszym z nich jest prawdopodobnie rollingmean. które używasz tak: Teraz wystarczy wywołać funkcję rollingmean przechodzącą w obiekcie Series i rozmiar okna. co w poniższym przykładzie to 10 dni. upewnij się, że działa - np. porównane wartości 10 - 15 w oryginalnych seriach w porównaniu do nowych serii wygładzonych ze średnią kroczącą Funkcja rollingmean wraz z około kilkunastu innymi funkcjami jest nieformalnie zgrupowana w dokumentacji Pandas w oknie przesuwnym rubryki, pełni drugą grupę funkcji w Pandas jest określana jako funkcja ważona wykładni (np. ewma, która oblicza wykładniczo przenoszoną średnią ważoną). Fakt, że ta druga grupa nie jest włączona do pierwszej (poruszające się funkcje okna) może dlatego, że transformowane wykładniczo wykłady nie polegają na analizie szyfr w oknie szyfrowym o stałej długości, ponieważ statystyki statsmodels. tsa zawierają klasy i funkcje modelu, które są użyteczne dla serii czasowych analiza. Obejmuje ona obecnie jednocyfrowe modele autoregresji (AR), modele autoregresji wektorowej (VAR) i jednowymiarowe, autoregresywne modele średniej ruchomej (ARMA). Zawiera również opisowe statystyki dla szeregów czasowych, na przykład autokorelację, częściową funkcję autokorelacji i periodogram, a także odpowiednie teoretyczne właściwości ARiMR lub powiązanych procesów. Obejmuje również metody pracy z autoregresywnymi i poruszającymi się wielomianami opóźnionymi. Dostępne są również testy statystyczne i niektóre przydatne funkcje pomocnicze. Oszacowanie dokonuje się za pomocą dokładnych lub warunkowych maksymalnych prawdopodobieństw lub warunkowych najmniejszych kwadratów, używając filtra Kalman lub filtrów bezpośrednich. Obecnie funkcje i klasy muszą być importowane z odpowiedniego modułu, ale główne klasy zostaną udostępnione w przestrzeni nazw statsmodels. tsa. Struktura modułu znajduje się w statsmodels. tsa to stattools. właściwości empiryczne i testy, acf, pacf, związek przyczynowo-skutkowy, test pierwiastków adf, test ljung-box i inne. armodel. jednoczynnikowy proces autoregresyjny, estymacja warunkowego i dokładnego maksymalnego prawdopodobieństwa oraz arimamodel warunkujący najmniej kwadratowy. jednoznaczny proces ARiMR, oszacowanie z warunkowego i dokładnego maksymalnego prawdopodobieństwa oraz wariantowe wektora najmniejszych kwadratów, var. modele estymacji procesów autoregresji wektora (VAR), analizę odpowiedzi impulsów, dekompozycje wariancji błędów prognoz i narzędzia kalmanfowania danych. klasy estymacji dla ARMA i innych modeli z dokładnym MLE przy użyciu sprężyny filtra Kalman. właściwości procesów arma z określonymi parametrami, zawiera narzędzia do konwersji między reprezentacją ARMA, MA i AR oraz acf, pacf, gęstość spektralną, funkcję odpowiedzi impulsów i podobne sandbox. tsa. fftarma. podobnie jak armaprocess, ale pracujących w tsatools w dziedzinie częstotliwości. dodatkowe funkcje pomocnika, tworzenie macierzy opóźnionych zmiennych, konstruowanie regresorów dla trendów, detrend i podobnych. filtry. funkcja pomocnicza dla szeregów czasowych filtrowania Niektóre dodatkowe funkcje użyteczne w analizie szeregów czasowych znajdują się w innych częściach modeli statystycznych, na przykład w dodatkowych testach statystycznych. Niektóre powiązane funkcje są również dostępne w matplotlib, nitime i scikits. talkbox. Funkcje te są bardziej przeznaczone do stosowania w przetwarzaniu sygnałów, w przypadku gdy dostępne są dłuższe szeregi czasowe i częściej pracują w dziedzinie częstotliwości. Statystyki opisowe i testy stattools. acovf (x, bezstronny, poniżający, fft)