Eu realmente sinto muito por esta pergunta estúpida, mas desperdicei uma semana do meu tempo e não encontrei resposta. Eu tenho um manual de uma ferramenta que o fabricante mencionou. Um filtro T, um filtro passa-baixas de média móvel digital simples, é usado para as saídas do sensor do acelerômetro. Eu tenho essa saída e escrevi um código para o filtro em python, mas depois, eu estava pensando que os códigos não são úteis, porque eles são para o filtro butterworth não média. Eu tento encontrar alguns códigos para o filtro lowpass médio em python, mas não consegui. esperando por qualquer ideia. Apenas para obter a pergunta certa, a mensagem contém a entrada para o filtro, que é para ser executado através de um método quotfilterquot, ou seja, "movendo o filtro passa-baixa média", o que resultaria em uma lista de pontos, ou seja, saída. ak. a y, y1, y2, y3 ... Adicionando a isso, o filtro pode ser descrito como indicado aqui: analog / media / pt / technical-documentation / dsp-book / hellip. É isso. ndash JRajan Jul 16 16 at 8:21 Andersson de scipy. signal importação manteiga, lfilter para ser honesto saída não é importante para mim. Eu só quero fazer exatamente a mesma coisa que o fabricante fez. Eu só preciso saber como definir um filtro lowpass médio (um dos filtros mais famosos) em python. ndash kian Jul 16 15 at 8: 24Hmmm, parece que este quoteasy para implementar? função é realmente muito fácil errar e promoveu uma boa discussão sobre a eficiência da memória. Fico feliz em ter inchaço, se isso significa saber que algo foi feito corretamente. ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys falta de uma determinada função específica do domínio é talvez devido à disciplina de equipes principais e fidelidade à diretiva prime NumPys: fornecer um tipo de matriz N-dimensional. bem como funções para criar e indexar essas matrizes. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e o NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores do SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integração). Meu palpite é que a função que você está procurando está em pelo menos um dos subpacotes do SciPy (scipy. signal talvez), no entanto, eu olharia primeiro na coleção de scikits do SciPy. identificar o (s) scikit (s) relevante (s) e procurar a função de interesse. Scikits são pacotes desenvolvidos independentemente baseados em NumPy / SciPy e direcionados para uma disciplina técnica particular (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.) Vários deles (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) foram altamente considerados, maduros projetos muito antes de escolher residir sob a rubrica scikits relativamente nova. A página inicial do Scikits gostou das listas acima sobre 30 desses scikits. embora pelo menos vários deles não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguir este conselho o levaria a scikits-timeseries, entretanto, esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. Com efeito, o Pandas se tornou, AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Os pandas têm várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, e a mais simples delas é provavelmente rollingmean. que você usa assim: Agora, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela. que no meu exemplo abaixo é de 10 dias. verificar se funcionou - por exemplo, valores comparados 10 - 15 na série original versus a nova série suavizada com a média rolante A função rollingmean, junto com cerca de uma dúzia de outras funções são informalmente agrupadas na documentação do Pandas sob as funções de janela de movimentação de rubricas, um segundo grupo relacionado de funções em Pandas é referido como funções exponencialmente ponderadas (por exemplo, ewma., que calcula a média ponderada em movimento exponencial). O fato de que esse segundo grupo não está incluído no primeiro (funções de janela móvel) talvez seja porque as transformações com ponderação exponencial não dependem de uma janela de comprimento fixo. Os exemplos a seguir geram uma média móvel dos valores WINDOW anteriores. Nós truncamos os primeiros valores (WINDOW-1), já que podemos encontrar a média antes deles. (O comportamento padrão da convolução é assumir que os valores antes do início da nossa sequência são 0). (Mais formalmente, nós construímos a sequência y para a sequência x onde yi (xi x (i1) 8230. x (in)) / n) Isto faz uso da função de convolução numpy8217s. Esta é uma operação média móvel de propósito geral. A alteração de ponderações torna alguns valores mais importantes, o que permite compensar adequadamente a média como um ponto ao redor do que antes do ponto. Em vez de truncar valores, podemos fixar os valores iniciais no lugar, conforme ilustrado neste exemplo:
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