Moving Average Smoothing Python

Ich habe eine Reihe von Daten und eine Messung an jedem dieser Termine. Id wie zu berechnen einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden der Termine. Weiß jemand, wie dies zu tun Im neu zu python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek, die mich als ein wenig seltsam schlägt gebaut werden. Vielleicht Im nicht auf der Suche nach der richtigen Stelle. Also, angesichts der folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für Kalendertermine (theres vermutlich eine bessere Art und Weise, die Daten zu strukturieren, würde jeder Rat geschätzt werden) Ask Jan 28 09 at 18:01 My python is a Etwas rostig (jedermann kann frei fühlen, diesen Code zu redigieren, um Korrekturen vorzunehmen, wenn Ive die Syntax irgendwie verwirrte), aber hier geht. Diese Funktion bewegt sich von dem Ende der Liste an den Anfang rückwärts, wobei der exponentielle gleitende Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsarbeiten berechnet wird, bis der Gewichtungskoeffizient für ein Element kleiner als der gegebene Wert ist. Am Ende der Funktion kehrt es die Werte um, bevor die Liste zurückgegeben wird (so dass sie in der richtigen Reihenfolge für den Aufrufer liegen). (SEITE HINWEIS: Wenn ich eine andere Sprache als Python verwendet habe, erstelle ich zuerst ein leeres Array mit voller Größe und fülle es dann rückwärts, damit ich es nicht am Ende umkehren muss, aber ich glaube nicht, dass du es erklären kannst Eine große leere Array in python. And in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als vorangestellt, weshalb ich baute die Liste in umgekehrter Reihenfolge. Korrigieren Sie mich, wenn Im falsch.) Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor auf jeder Iteration. Zum Beispiel, wenn Sie ein Alpha von 0,5 verwendet haben, würde der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten bestehen: Natürlich, wenn Sie eine riesige Palette von Werten erhalten haben, werden die Werte von zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel dazu beitragen Heute gewichteter Durchschnitt. Mit dem epsilon-Argument können Sie einen Cutoff-Punkt festlegen, unterhalb dessen Sie sich nicht mehr um alte Werte kümmern (da deren Beitrag zum heutigen Wert unbedeutend ist). Youd rufen die Funktion so etwas wie folgt auf: Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du, ein exponentiell verfallenden Tiefpass des Formulars, wo alpha dt / tau, dt der Zeitstep von Der Filter, tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form von diesem ist wie folgt, nur Clip dt / tau nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Gleitkomma-Menge wie von Sekunden seit 1. Januar 1970. Ich fand das obige Code-Snippet von Earino ziemlich nützlich - aber ich brauchte etwas, das kontinuierlich glatt einen Strom von Werten - so habe ich es umgestaltet : Und ich benutze es wie folgt: (wobei Pin. read () erzeugt den nächsten Wert Id wie zu konsumieren). Antwortete am 12. Februar 14 um 20:35 Im immer Berechnen EMAs mit Pandas: Hier ist ein Beispiel, wie es zu tun: Mehr infos über Pandas EWMA: beantwortet Oct 04 15 am 12:42 Don39t neuere Versionen von Pandas haben neue und bessere Funktionen. Ndash Cristian Ciupitu May 11 at 14:10 Beachten Sie, dass im Gegensatz zu ihrer Kalkulationstabelle, ich nicht berechnen die SMA, und ich nicht warten, um die EMA nach 10 Proben zu generieren. Dies bedeutet, meine Werte unterscheiden sich geringfügig, aber wenn Sie es Diagramm, es folgt genau nach 10 Proben. Während der ersten 10 Samples wird die EMA I berech - net. Geglättete Bilder Erfahren Sie: Verschwommene Phantasie mit verschiedenen Tiefpaßfiltern Anwenden von Filtern auf Bilder (2D-Faltung) 2D-Convolution (Bildfilterung) Wie bei eindimensionalen Signalen, Bilder können auch mit verschiedenen Tiefpassfiltern (LPF), Hochpassfiltern (HPF) usw. gefiltert werden. Ein LPF hilft beim Entfernen von Rauschen oder Verwischung des Bildes. Ein HPF-Filter hilft beim Finden von Kanten in einem Bild. OpenCV bietet eine Funktion, cv2.filter2D (). Einen Kern mit einem Bild falten. Als Beispiel werden wir versuchen, eine Mittelung Filter auf ein Bild. Ein 5x5-Mittelungsfilterkern kann wie folgt definiert werden: Durch das Filtern mit dem obigen Kernel wird folgendes ausgeführt: Für jedes Pixel wird ein 5x5-Fenster auf dieses Pixel zentriert, alle Pixel, die in dieses Fenster fallen, werden zusammengefasst und das Ergebnis ist Dann dividiert durch 25. Dies entspricht der Berechnung des Mittelwerts der Pixelwerte innerhalb dieses Fensters. Dieser Vorgang wird für alle Pixel in dem Bild durchgeführt, um das ausgegebene gefilterte Bild zu erzeugen. Versuchen Sie diesen Code und überprüfen Sie das Ergebnis: Image Blurring (Image Smoothing) Image blurring wird durch Falten des Bildes mit einem Tiefpassfilter Kernel erreicht. Es ist nützlich, um Rauschen zu entfernen. Es entfernt tatsächlich hochfrequenten Inhalt (z. B. Rauschen, Kanten) aus dem Bild, was dazu führt, dass Kanten verwischt werden, wenn dieses Filter angewendet wird. (Nun, es gibt verwischen Techniken, die nicht verwischen Kanten). OpenCV bietet hauptsächlich vier Arten von Unschärfetechniken. 1. Mittelwertbildung Dies geschieht durch Falten des Bildes mit einem normalisierten Kastenfilter. Es nimmt einfach den Durchschnitt aller Pixel unter Kernelbereich und ersetzt das zentrale Element durch diesen Durchschnitt. Dies geschieht durch die Funktion cv2.blur () oder cv2.boxFilter (). Überprüfen Sie die docs für weitere Details über den Kernel. Wir sollten die Breite und Höhe des Kernels angeben. Ein normaler 3x3-Box-Filter würde wie folgt aussehen: Wenn Sie don8217t einen normalisierten Box-Filter verwenden möchten, verwenden Sie cv2.boxFilter () und übergeben Sie das Argument normalizeFalse an die Funktion. Überprüfen Sie die Beispiel-Demo unten mit einem Kernel der Größe 5x5: 2. Gaußsche Filterung In diesem Ansatz wird anstelle eines Boxfilters, der aus gleichen Filterkoeffizienten besteht, ein Gaußscher Kern verwendet. Dies geschieht mit der Funktion cv2.GaussianBlur (). Wir sollten die Breite und Höhe des Kernels angeben, die positiv und ungerade sein sollte. Wir sollten auch die Standardabweichung in den X - und Y-Richtungen sigmaX bzw. sigmaY angeben. Wenn nur sigmaX angegeben ist, wird sigmaY gleich sigmaX genommen. Wenn beide als Nullen angegeben sind, werden sie aus der Kernelgröße berechnet. Gaußsche Filterung ist sehr wirksam beim Entfernen von Gaußschen Rauschen aus dem Bild. Wenn Sie möchten, können Sie einen Gaußschen Kernel mit der Funktion cv2.getGaussianKernel () erstellen. Der oben genannte Code kann für Gaußsche Unschärfe modifiziert werden: 3. Median Filtering Hier berechnet die Funktion cv2.medianBlur () den Median aller Pixel unter dem Kernelfenster und das zentrale Pixel wird durch diesen Medianwert ersetzt. Dies ist sehr effektiv bei der Beseitigung von Salz-und-Pfeffer-Rauschen. Eine interessante Sache ist, dass in den Gauß - und Kastenfiltern der gefilterte Wert für das zentrale Element ein Wert sein kann, der im Originalbild nicht existieren kann. Dies ist jedoch bei der Medianfilterung nicht der Fall, da das zentrale Element immer durch einen Pixelwert im Bild ersetzt wird. Das reduziert den Lärm effektiv. Die Kernelgröße muss eine positive ungerade ganze Zahl sein. In dieser Demo fügen wir ein 50-Rauschen zu unserem ursprünglichen Bild hinzu und verwenden einen Medianfilter. Überprüfen Sie das Ergebnis: 4. Bilaterales Filtern Wie wir festgestellt haben, tendieren die Filter, die wir früher präsentierten, dazu, Kanten zu verwischen. Dies ist bei dem bilateralen Filter cv2.bilateralFilter () nicht der Fall. Die definiert wurde, und ist sehr effektiv bei der Entfernung von Rauschen unter Beibehaltung Kanten. Aber der Betrieb ist im Vergleich zu anderen Filtern langsamer. Wir haben bereits gesehen, dass ein Gaußscher Filter die Umgebung um das Pixel nimmt und seinen Gauß-gewichteten Durchschnitt findet. Dieser Gaußsche Filter ist eine Funktion des Raumes allein, das heißt, daß benachbarte Pixel bei der Filterung berücksichtigt werden. Es prüft nicht, ob Pixel nahezu denselben Intensitätswert haben und nicht berücksichtigt, ob das Pixel auf einer Kante liegt oder nicht. Der resultierende Effekt besteht darin, daß Gaußsche Filter dazu neigen, Kanten zu verwischen, was unerwünscht ist. Der bilaterale Filter verwendet auch einen Gaußschen Filter in der Raumdomäne, aber er verwendet auch eine weitere (multiplikative) Gaußsche Filterkomponente, die eine Funktion von Pixelintensitätsunterschieden ist. Die Gaußsche Funktion des Raumes stellt sicher, daß nur Pixel 8216 Ortsnachbarn8217 für die Filterung in Betracht gezogen werden, während die im Intensitätsbereich angewandte Gaußsche Komponente (eine Gaußsche Funktion von Intensitätsdifferenzen) sicherstellt, daß nur diejenigen Pixel mit Intensitäten ähnlich derjenigen des zentralen Pixels 8216intensity neighbors8217) enthalten sind, um den verschwommenen Intensitätswert zu berechnen. Infolgedessen bewahrt dieses Verfahren Kanten, da für Pixel, die in der Nähe von Kanten liegen, benachbarte Pixel, die auf der anderen Seite der Kante platziert sind und daher große Intensitätsschwankungen im Vergleich zu dem zentralen Pixel aufweisen, nicht zur Verwischung eingeschlossen werden. Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der bilateralen Filterung (Details zu den Argumenten finden Sie in den OpenCV-Dokumenten). Beachten Sie, dass die Textur auf der Oberfläche verschwunden ist, aber Kanten noch bewahrt werden. Wir haben vorgestellt, wie man gleitende Durchschnitte mit Python erstellen. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Rahmen von Statistiken, auch Rolling / Run Average genannt, ist eine Art von endlicher Impulsantwort. In unserem vorangegangenen Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y: Let8217s plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von y aufgetragen, den wir yMA nennen wollen: Erstens haben let8217s die Länge beider Arrays gleich: Und dies im Kontext: Das Ergebnis Diagramm: Um dies zu verstehen, let8217s plotten zwei verschiedene Beziehungen: x vs y und x vs MAy: Der gleitende Durchschnitt hier ist die grüne Handlung, die bei 3 beginnt: Share this: Gefällt mir: Post navigation Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Sehr nützlich I Möchte den letzten Teil auf großen Datensätzen zu lesen hoffen, es wird bald kommen8230 d Blogger wie folgt: