การย้าย ค่าเฉลี่ย กรอง ใน หลาม

ฉันเสียใจจริงๆสำหรับคำถามโง่ ๆ แต่เสียเวลา 1 สัปดาห์และฉันไม่พบคำตอบ ฉันมีคู่มือของเครื่องมือที่ผู้ผลิตกล่าวถึง ใช้ตัวกรองสัญญาณ T-Filter ซึ่งเป็นตัวกรองความถี่ต่ำผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบดิจิตอลสำหรับเซ็นเซอร์มาตรวัดความเร่ง ฉันมีเอาท์พุทนี้และเขียนรหัสสำหรับตัวกรองในหลาม แต่ต่อมาผมคิดว่ารหัสไม่เป็นประโยชน์เพราะเป็นตัวกรอง butterworth ไม่เฉลี่ย ฉันพยายามหารหัสบางส่วนสำหรับตัวกรอง LowPass เฉลี่ยในหลาม แต่ไม่สามารถ รอความคิดใด ๆ ขอเพียงเพื่อให้ได้คำถามถูกต้องข้อความมี input สำหรับตัวกรองซึ่งจะถูกเรียกใช้ผ่านทางตัวกรองคำสั่งนั่นคือ quotmoving filterquot แบบ low-pass ต่ำซึ่งจะส่งผลให้รายการของจุด ได้แก่ เอาท์พุต ak. a y, y1, y2, y3 ... การเพิ่มไปนี้ตัวกรองสามารถอธิบายได้ตามที่ระบุไว้ในเอกสารนี้ analogmediaentechnical-documentationdsp-bookhellip ใช่ไหม. ndash JRajan Jul 16 15 at 8:21 Andersson จากเนยนำเข้า scipy. signal, lfilter จะออกความซื่อสัตย์ไม่สำคัญสำหรับฉัน ฉันต้องการทำสิ่งเดียวกับที่ผู้ผลิตทำ ฉันเพียงต้องการทราบวิธีการกำหนดตัวกรอง lowpass เฉลี่ย (หนึ่งในตัวกรองที่มีชื่อเสียงมากที่สุด) ใน python ndash kian Jul 16 15 at 8: 24 เราเคยแนะนำวิธีสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ python บทแนะนำนี้จะเป็นหัวข้อต่อเนื่องของหัวข้อนี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในบริบทที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยของการวนซ้ำ (rollingrunning average) เป็นรูปแบบของการตอบสนองต่อแรงกระตุ้นแน่นอน ในกวดวิชาก่อนหน้านี้เราได้วางแผนค่าของอาร์เรย์ x และ y: Let8217s พล็อต x เทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ y ที่เราจะเรียก yMA: ประการแรก let8217s จะปรับความยาวของทั้งสองอาร์เรย์: และเพื่อแสดงสิ่งนี้ในบริบท: ผลลัพธ์ กราฟ: เพื่อช่วยให้เข้าใจเรื่องนี้พล็อตสองความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน: x vs y และ x vs MAy: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นี่เป็นพล็อตสีเขียวที่เริ่มต้นที่ 3: แบ่งปันนี้: เช่นนี้: โพสต์การนำทางฝากความคิดเห็นยกเลิกการตอบ ต้องการอ่านส่วนสุดท้ายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่หวังว่ามันจะมาเร็ว ๆ นี้ bloggers2008 เช่นนี้: Hmmm ดูเหมือนว่าใบเสนอราคานี้จะใช้งานฟังก์ชั่นเป็นจริงค่อนข้างง่ายที่จะได้รับผิดและได้ส่งเสริมการอภิปรายที่ดีเกี่ยวกับประสิทธิภาพของหน่วยความจำ ฉันยินดีที่จะมีการบวมถ้ามันหมายถึงการรู้ว่าสิ่งที่ได้รับการทำถูกต้อง ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 การขาดฟังก์ชันเฉพาะโดเมนเฉพาะของ NumPys อาจเนื่องมาจากหลักเกณฑ์ของ Core Teams และความเที่ยงตรงในการใช้คำสั่ง NumPys สำคัญ: ให้อาร์เรย์แบบ N-dimensional รวมทั้งฟังก์ชันสำหรับการสร้างและการจัดทำดัชนีอาร์เรย์เหล่านั้น เช่นเดียวกับวัตถุประสงค์พื้นฐานหลายอย่างนี้ไม่เล็กและ NumPy ไม่เก่ง SciPy ขนาดใหญ่ (ใหญ่มาก) มีคอลเล็กชันเฉพาะของห้องสมุดเฉพาะโดเมน (เรียกว่า subpackages by SciPy devs) - ตัวอย่างเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข (optimization) การประมวลผลสัญญาณ (สัญญาณ) และแคลคูลัสหนึ่ง (integrate) ฉันเดาว่าฟังก์ชันที่คุณใช้หลังจากอยู่ในอย่างน้อยหนึ่งชุดย่อยของ SciPy (scipy. signal บางที) แต่ฉันจะดูเป็นครั้งแรกในชุดของ SciPy scikits ระบุ scikit ที่เกี่ยวข้องและค้นหาฟังก์ชันที่น่าสนใจที่นั่น Scikits ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยใช้ชุดโปรแกรม NumPySciPy และนำไปสู่ระเบียบวินัยด้านเทคนิคโดยเฉพาะ (เช่น scikits-image. scikits-learn เป็นต้น) หลายคนได้รับการยกย่องว่าเป็นโครงการที่มีความยาวนานเป็นจำนวนมาก (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง OpenOpt ที่น่ากลัวสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข) ก่อนที่จะเลือกที่จะอาศัยอยู่ใต้รูบริก scikits ที่ค่อนข้างใหม่ หน้าแรกของ Scikits ชอบรายการด้านบนประมาณ 30 scikits ดังกล่าว แม้ว่าอย่างน้อยหลายคนจะไม่อยู่ภายใต้การพัฒนางาน อย่างไรก็ตามคำแนะนำนี้จะนำคุณไปสู่ ​​scikits-timeseries แต่แพคเกจดังกล่าวไม่ได้อยู่ภายใต้การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ Pandas กลายเป็น AFAIK ห้องสมุดไลบรารีไทม์ NumPy ที่ใช้ de facto หมีแพนด้ามีหน้าที่หลายอย่างที่สามารถใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้โดยง่ายที่สุด ที่คุณใช้เช่นนี้: ตอนนี้เพียงเรียกใช้ฟังก์ชัน rollingmean ที่ส่งผ่านไปยังชุดข้อมูลและขนาดของหน้าต่าง ซึ่งในตัวอย่างข้างล่างนี้คือ 10 วัน ตรวจสอบว่าทำงานได้ดีหรือไม่ - เช่น เปรียบเทียบค่า 10 - 15 ในชุดต้นฉบับเมื่อเทียบกับชุดใหม่ที่เรียบด้วยความหมายของการม้วนฟังก์ชัน rollingmean พร้อมด้วยฟังก์ชันอื่น ๆ ประมาณหนึ่งโหลจะถูกจัดกลุ่มอย่างไม่เป็นทางการในเอกสาร Pandas ภายใต้หน้าต่างการเคลื่อนย้ายตามรูบี้จะทำหน้าที่เป็นกลุ่มที่สอง ใน Pandas จะเรียกว่าฟังก์ชันที่มีการถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลัง (เช่น ewma ซึ่งคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ชี้แจง) ความจริงที่ว่ากลุ่มที่สองนี้ไม่ได้รวมอยู่ในส่วนแรก (ฟังก์ชันการย้ายหน้าต่าง) อาจเป็นเพราะการแปลงแบบทวีคูณไม่ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์แบบ windowTime Series ที่มีความยาวคงที่ซึ่งข้อมูลนี้มีคลาสของรูปแบบและฟังก์ชันที่เป็นประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลเวลา การวิเคราะห์ ปัจจุบันมีโมเดลอัตถดถัตถ์ univariate (AR), vector autoregressive models (VAR) และ univariate autoregressive moving average models (ARMA) นอกจากนี้ยังมีสถิติเชิงพรรณนาสำหรับชุดข้อมูลเวลาด้วยเช่นความสัมพันธ์ระหว่างความสัมพันธ์ (autocorrelation), ฟังก์ชันความสัมพันธ์ (autocorrelation) บางส่วนและ periodogram รวมถึงคุณสมบัติทางทฤษฎีที่สอดคล้องกันของ ARMA หรือกระบวนการที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังมีวิธีการทำงานร่วมกับ polynomials โดยเฉลี่ยแบบอัตถดถอยและเคลื่อนที่ นอกจากนี้ยังมีการทดสอบทางสถิติที่เกี่ยวข้องและฟังก์ชันช่วยเหลือที่มีประโยชน์บางอย่าง การประมาณจะทำโดย Maximum Likelihood ที่แน่นอนหรือตามเงื่อนไขหรืออย่างน้อยตามเงื่อนไขอย่างน้อยที่สุดโดยใช้ตัวกรอง Kalman Filter หรือตัวกรองโดยตรง ขณะนี้ฟังก์ชันและคลาสต้องถูกนำเข้าจากโมดูลที่เกี่ยวข้อง แต่คลาสหลักจะมีอยู่ใน namespace statsmodels. tsa โครงสร้างของโมดูลอยู่ภายใน statsmodels. tsa คือ stattools สมบัติเชิงประจักษ์และการทดสอบ, acf, pacf, granger-causality, adf unit root test, การทดสอบ ljung-box และอื่น ๆ armodel กระบวนการอัตถดถอย univariate ประมาณด้วยความเป็นไปได้สูงสุดเงื่อนไขและแน่นอนและ arimamodel อย่างน้อยรูปสี่เหลี่ยมเงื่อนไข กระบวนการ ARMA ที่ไม่เหมือนกันการประมาณค่าด้วยความเป็นไปได้สูงสุดเชิงเงื่อนไขและความถูกต้องสูงสุดและรูปแบบเวกเตอร์น้อยที่สุดที่มีเงื่อนไขอย่างน้อย varar โมเดลการประมาณค่าเชิงอัตรกรรมอัตโนมัติแบบเวคเตอร์ (VAR) การวิเคราะห์การตอบสนองต่ออิมพัลซ์การสลายตัวของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์และเครื่องมือแสดงข้อมูล kalmanf การประมาณค่าสำหรับ ARMA และโมเดลอื่น ๆ ด้วย MLE ที่แน่นอนโดยใช้ตัวกรอง Kalman Filter คุณสมบัติของกระบวนการ arma ด้วยพารามิเตอร์ที่กำหนดซึ่งรวมถึงเครื่องมือในการแปลงระหว่าง ARMA, MA และการแสดง AR เช่นเดียวกับ acf, pacf, ความหนาแน่นของสเปกตรัม, ฟังก์ชันตอบสนองต่ออิมพัลส์และ sandbox. tsa. fftarma ที่คล้ายกัน คล้ายคลึงกับ armaprocess แต่ทำงานในโดเมนความถี่ tsatools ฟังก์ชันผู้ช่วยเหลือเพิ่มเติมเพื่อสร้างอาร์เรย์ของตัวแปร lagged สร้าง regressors สำหรับแนวโน้ม detrend และที่คล้ายกัน ฟิลเตอร์ ฟังก์ชันช่วยเหลือสำหรับการกรองชุดข้อมูลเวลาเพิ่มเติมบางฟังก์ชันเพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาอยู่ในส่วนอื่น ๆ ของแบบจำลองทางสถิติตัวอย่างเช่นการทดสอบทางสถิติเพิ่มเติม บางฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องมีอยู่ใน matplotlib, nitime และ scikits. talkbox ฟังก์ชันเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานในการประมวลผลสัญญาณซึ่งมีชุดเวลาที่ยาวขึ้นและทำงานได้บ่อยขึ้นในโดเมนความถี่ สถิติเชิงพรรณนาและการทดสอบ stattools. acovf (x, เป็นกลาง, ลดทอน, fft)