Jeg er virkelig lei meg for dette dumme spørsmålet, men det kaster bort 1 uke av min tid og jeg fant ikke svar. Jeg har en håndbok for et verktøy som produsenten nevnte. Et T-filter, et enkelt digitalt bevegelig gjennomsnittlig lavpassfilter, brukes til akselerometer-sensorutgangene. Jeg har denne utgangen og skrev en kode for filter i python, men senere tenkte jeg at koder ikke er nyttige fordi de er for butterworth filter ikke gjennomsnittlig. Jeg prøver å finne noen koder for gjennomsnittlig lowpass filter i python, men kunne ikke. venter på noen ide. spurte 16. juli kl. 7:56. Bare for å få spørsmålet riktig, inneholder meldingen inngangen til filteret, som skal kjøres gjennom et quotfilter methodquot, nemlig quotmoving gjennomsnittlig lavpassfilterquot som vil resultere i en liste med punkter, dvs. produksjon. ak. a y, y1, y2, y3 ... Ved å legge til dette kan filteret beskrives som angitt her analogmediaentechnical-documentationdsp-bookhellip. Er det. ndash JRajan 16. jul kl. 8:21 Andersson fra scipy. signal importerer smør, lfilter for å være ærlig utgang er ikke viktig for meg. Jeg vil bare gjøre akkurat det samme som produsenten gjorde. Jeg trenger bare å vite hvordan definere et gjennomsnittlig lavpassfilter (et av de mest kjente filteret) i python. Jul 16 15 på 8: 24 Vi presenterte tidligere hvordan du lager glidende gjennomsnitt ved hjelp av python. Denne opplæringen vil være en videreføring av dette emnet. Et glidende gjennomsnitt i sammenheng med statistikk, også kalt et rullende gjennomsnittsnivå, er en type finite impulsrespons. I vår tidligere opplæring har vi plottet verdiene til arrays x og y: Let8217s plot x mot det bevegelige gjennomsnittet av y som vi skal ringe yMA: For det første, let8217s equalize lengden på begge arrays: Og for å vise dette i sammenheng: Den resulterende graf: For å forstå dette, let8217s plotte to forskjellige relasjoner: x vs y og x vs MAy: Det bevegelige gjennomsnittet her er det grønne plottet som starter på 3: Del dette: Som dette: Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar Veldig nyttig I vil gjerne lese den siste delen på store datasett Håper det kommer snart8230 d bloggere som dette: Hmmm, det virker som dette quoteasy å implementquot-funksjonen er faktisk ganske enkelt å bli feil og har fremmet en god diskusjon om minneeffektivitet. Jeg er glad for å ha oppblåst hvis det betyr å vite at noe har blitt gjort riktig. ndash Richard Sep 20 14 kl 19:23 NumPys mangel på en bestemt domenespesifikk funksjon er kanskje på grunn av Core Teams disiplin og troskap til NumPys hoveddirektiv: gi en N-dimensjonal array type. samt funksjoner for å opprette og indeksere disse arrays. Som mange grunnleggende mål er denne ikke liten, og NumPy gjør det glimrende. Den (mye) større SciPy inneholder en mye større samling av domenespesifikke biblioteker (kalt delpakker med SciPy devs) - for eksempel numerisk optimalisering (optimalisering), signalprosessering (signal) og integralkalkulator (integrere). Min gjetning er at funksjonen du er ute etter, er i minst en av SciPy-subpackages (scipy. signal kanskje), men jeg vil se først ut i samlingen av SciPy scikits. identifiser relevante scikit (er) og se etter interessens funksjon der. Scikits er selvstendig utviklede pakker basert på NumPySciPy og rettet mot en bestemt teknisk disiplin (f. Eks. Scikits-image. Scikits-learn etc.) Flere av disse var (spesielt den fantastiske OpenOpt for numerisk optimalisering) høyt ansett, modne prosjekter lange før du velger å bo under de relativt nye scikits rubric. Scikits hjemmeside likte å overliste omtrent 30 slike scikits. selv om minst flere av dem ikke lenger er under aktiv utvikling. Etter dette rådene vil du lede til scikits-timeseries, men denne pakken er ikke lenger under aktiv utvikling. Pandas er faktisk blitt AFAIK, de facto NumPy-baserte tidsserienbiblioteket. Pandas har flere funksjoner som kan brukes til å beregne et glidende gjennomsnitt. Det enkleste av disse er trolig rullende. som du bruker slik: Nå bare ring funksjonen rullende mens passerer i Serie objektet og en vindu størrelse. som i mitt eksempel nedenfor er 10 dager. bekreft at det virket - f. eks. sammenlignet verdier 10-15 i den opprinnelige serien versus den nye serien jevnet med rullende middel Funksjonen rullende mean sammen med omtrent et dusin eller annen funksjon er informelt gruppert i Pandas dokumentasjon under rubrikk flyttingsvinduet fungerer en andre relatert gruppe funksjoner i Pandas refereres til som eksponentielt vektede funksjoner (f. eks. ewma. som beregner eksponentielt flytende vektet gjennomsnitt). Det faktum at denne andre gruppen ikke er inkludert i de første (flyttbare vindufunksjonene) er kanskje fordi de eksponentielt vektede transformasjonene ikke stole på en fast lengde-vinduTidsserieanalyse tsa statsmodels. tsa inneholder modellklasser og funksjoner som er nyttige for tidsseriene analyse. Dette inkluderer for øyeblikket univariate autoregressive modeller (AR), vektor autoregressive modeller (VAR) og univariate autoregressive moving average modeller (ARMA). Den inneholder også beskrivende statistikk for tidsserier, for eksempel autokorrelasjon, delvis autokorrelasjonsfunksjon og periodogram, samt de tilsvarende teoretiske egenskapene til ARMA eller relaterte prosesser. Det inkluderer også metoder for å arbeide med autoregressive og bevegelige gjennomsnittlige lag-polynomier. I tillegg er relaterte statistiske tester og noen nyttige hjelpefunksjoner tilgjengelige. Estimering gjøres enten ved nøyaktig eller betinget maksimal sannsynlighet eller betinget minste kvadrat, enten ved bruk av Kalman Filter eller direkte filtre. For øyeblikket må funksjoner og klasser importeres fra den tilsvarende modulen, men hovedklassene vil bli gjort tilgjengelig i navnemodellen statsmodels. tsa. Modulstrukturen er innenfor statistikkmodeller. tsa er stattools. empiriske egenskaper og tester, acf, pacf, granger-causality, adf unit root test, ljung-box test og andre. armodel. univariate autoregressive prosess, estimering med betinget og nøyaktig maksimal sannsynlighet og betinget minst-kvadratisk arimamodel. univariate ARMA prosess, estimering med betinget og eksakt maksimal sannsynlighet og betingede minst-kvadratene vektorar, var. vektor autoregressive prosess (VAR) estimeringsmodeller, impulsrespons analyse, prognose feil varians dekomposisjoner og data visualisering verktøy kalmanf. estimat klasser for ARMA og andre modeller med nøyaktig MLE ved hjelp av Kalman Filter armaprocess. egenskaper av arma prosesser med gitt parametere, dette inkluderer verktøy for å konvertere mellom ARMA, MA og AR-representasjon samt akf, pacf, spektral tetthet, impulsrespons funksjon og lignende sandbox. tsa. fftarma. ligner på armaprocess, men arbeider i frekvensdomene tsatools. tilleggshjelpsfunksjoner, for å lage arrays av forsinkede variabler, konstruere regressorer for trend, detrend og lignende. filtre. Hjelperfunksjon for filtrering av tidsserier Noen tilleggsfunksjoner som også er nyttige for tidsserieanalyse, finnes i andre deler av statistikkmodeller, for eksempel flere statistiske tester. Noen relaterte funksjoner er også tilgjengelige i matplotlib, nitime og scikits. talkbox. Disse funksjonene er utformet mer for bruk i signalbehandling der lengre tidsserier er tilgjengelige og arbeider oftere i frekvensdomenet. Beskrivende statistikk og tester stattools. acovf (x, unbiased, demean, fft)
No comments:
Post a Comment