高斯滤波、均值滤波、savgol滤波python程序

def kalman_filter(self, z):''':param z: 待滤波的数组:return: 滤波之后的数组'''# intial parametersn_iter = len(z)sz = (n_iter,)  # size of arrayx = -0.37727  # truth value (typo in example at top of p. 13 calls this z)Q = 1e-5  # process variance# allocate space for arraysxhat = np.zeros(sz)  # a posteri estimate of xP = np.zeros(sz)  # a posteri error estimatexhatminus = np.zeros(sz)  # a priori estimate of xPminus = np.zeros(sz)  # a priori error estimateK = np.zeros(sz)  # gain or blending factorR = 0.1 ** 2  # estimate of measurement variance, change to see effect# intial guessesxhat[0] = 0.0P[0] = 1.0for k in range(1, len(z)):# time updatexhatminus[k] = xhat[k - 1]  # X(k|k-1) = AX(k-1|k-1) + BU(k) + W(k),A=1,BU(k) = 0Pminus[k] = P[k - 1] + Q  # P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A' + Q(k) ,A=1# measurement updateK[k] = Pminus[k] / (Pminus[k] + R)  # Kg(k)=P(k|k-1)H'/[HP(k|k-1)H' + R],H=1xhat[k] = xhatminus[k] + K[k] * (z[k] - xhatminus[k])  # X(k|k) = X(k|k-1) + Kg(k)[Z(k) - HX(k|k-1)], H=1P[k] = (1 - K[k]) * Pminus[k]  # P(k|k) = (1 - Kg(k)H)P(k|k-1), H=1return xhat#####################################################
def my_media_filter(data):index_data_x = len(data)# print(index_data_x)dat = np.mean(data)# print(dat)for m in range(index_data_x):if data[m] > dat + 0.4:data[m] = datelif data[m] < dat - 0.4:data[m] = datelse:passreturn data###################################################
from scipy.signal import savgol_filter
savgol_filter(data, 9, 3)

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