Méthodes pratiques pour lisser les données et réduire le bruit avec Numpy et Scipy

Lissage des données et réduction du bruit sont des techniques essentielles pour l'analyse des données afin d'améliorer la qualité des ensembles de données.

Filtre moyen mobile

Le filtre moyen mobile est une méthode simple qui remplace chaque point de données par la moyenne des points voisins. Il aide à lisser les fluctuations à court terme et à mettre en évidence les tendances à long terme.

Dans NumPy, cela peut être mis en œuvre en utilisant la convolution:

Lissage gaussien

Le lissage gaussien applique un filtre gaussien aux données, réduisant le bruit tout en préservant des caractéristiques importantes. SciPy fournit une fonction pratique à cet effet.

Exemple de mise en œuvre :

Filtre Savitzky-Golay

Le filtre Savitzky-Golay lisse les données en installant des sous-ensembles successifs avec un polynôme. Il est efficace pour préserver des caractéristiques comme les pics.

Utilisation de SciPy :

Techniques supplémentaires

D'autres méthodes sont le filtrage médian et la désondation par onde, qui peuvent être utiles en fonction des caractéristiques des données.