نرم سازی داده ها و کاهش صدا تکنیک های ضروری در تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود کیفیت مجموعه داده ها است.با استفاده از کتابخانه هایی مانند NumPy و SciPy، کاربران می توانند روش های مختلفی را برای فیلتر کردن سر و صدا و آشکار کردن الگوهای اساسی اعمال کنند.

میانگین فیلتر

فیلتر میانگین متحرک یک روش ساده است که جایگزین هر نقطه داده با میانگین نقاط همسایه است.این به نوسانات کوتاه مدت کمک می کند و روند طولانی مدت را برجسته می کند.

در NumPy، این می تواند با استفاده از convolution اجرا شود:

[در این باره]

دانلود آهنگ Gaussian Easying

نرم افزار Gaussian یک فیلتر Gaussian را به داده ها اعمال می کند، کاهش سر و صدا در حالی که حفظ ویژگی های مهم است. SciPy یک عملکرد مناسب برای این منظور فراهم می کند.

پیاده سازی مثال:

[[ویرایش]

[FLT2]

دانلود آهنگ Savitzky-Golay Filter

فیلتر Savitzky-Golay داده ها را با زیرمجموعه های متوالی با هیدروژل سازگار می کند.این برای حفظ ویژگی هایی مانند قله ها موثر است.

استفاده از SciPy :

[FLT3]

[[ویرایش]

تکنیک های اضافی

روش های دیگر شامل فیلترینگ و کاهش موج های متوسط است که می تواند بسته به ویژگی های داده مفید باشد.این تکنیک ها در SciPy و دیگر کتابخانه های تخصصی موجود است.