一维信号添加噪声并保存为csv文件 python实现

该代码示例展示了如何使用Python的pandas和numpy库对CSV文件中的数据进行数据增广。它首先读取CSV文件,选择特定列(如压力)添加噪声,生成多个带噪声的新列,并将这些新列与原始日期列合并,最后保存到新的CSV文件中。

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原始数据放在csv文件中的第二列,第一列为日期,如下所示

 

 想要对第二列数据进行多次添加噪声,做数据增广

 最后将生成的带噪声数据放在csv文件中,每次添加噪声的数据放在一列

第一列还是原始的日期信息

代码如下

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('original_data.csv')

# 选取需要添加噪声的列
column_to_noise = 'pressure'

# 假如生成10个样本的噪声数据
num_samples = 10
noisy_data = pd.DataFrame()
for i in range(num_samples):
    # 添加白噪声
    noise = np.random.normal(0, 1, len(data))
    noisy_column = data[pressure] + noise
    
    # 把新生成的列添加到数据中
    new_column_name = f'{column_to_noise}_noisy_{i+1}'
    noisy_data[new_column_name] = noisy_column

# 合并日期列和噪声数据列
result = pd.concat([data['date'], noisy_data], axis=1)

# 保存到同一个CSV文件中
result.to_csv('noisy_data.csv', index=False)

生成数据如下:

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