真实数据的噪声平滑处理（离散型卷积）

来自真实世界的传感数据通常是不平滑不干净的，包含一些我们不想显示的噪声
https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/54729807 参考文章
https://blog.youkuaiyun.com/shu15121856/article/details/76285479

将数据处理的更加平滑

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal

def convo(y,numb):
    wi=np.ones(int(numb))/float(numb)
    return np.convolve(y,wi,'same')


x=np.linspace(-4,4,100)
y=np.sin(x)+np.random.rand(100)*0.1

y_c=convo(y,10)
plt.plot(x,y_c,'r')
plt.plot(x,y,'b')

plt.show()

中值滤波：逐项遍历信号，并且用相邻信号项的中值替换当前该项对一维数据集合和两维数据集合都适用

import numpy as np
import scipy.signal as signal
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.linspace(0,1,101)

x[3::10]=1.5

plt.plot(x)
plt.plot(