Mudança Média Filtro Python

Sinto muito por essa pergunta estúpida, mas desperdiço uma semana do meu tempo e não encontrei resposta. Eu tenho um manual de uma ferramenta que o fabricante mencionou. Um filtro T, um filtro passe passa-baixa digital simples simples, é usado para as saídas dos sensores do acelerômetro. Eu tenho esse resultado e escrevi um código para o filtro em python, mas depois, eu estava pensando que os códigos não são úteis porque eles são para o filtro butterworth não médio. Eu tento encontrar alguns códigos para filtro de passagem baixa média em python, mas não conseguiu. Esperando por alguma ideia. Perguntou 16 de julho 15 às 7:56 Apenas para obter a pergunta certa, a mensagem contém a entrada para o filtro, que deve ser executado através de um método de quotfilter, ou seja, o quotmoving de filtro de passagem baixa médio que resultaria em uma lista de pontos, ou seja, saída. Ak. a y, y1, y2, y3 ... Adicionando a isso, o filtro pode ser descrito como indicado aqui analogmediaentechnical-documentationdsp-bookhellip. É isso. Ndash JRajan Jul 16 15 às 8:21 Andersson de scipy. signal importar manteiga, o lfilter para ser um produto honesto não é importante para mim. Eu só quero fazer exatamente o mesmo que o fabricante fez. Eu só preciso saber como definir um filtro de passagem baixa médio (um dos filtros mais famosos) em python. Ndash kian 16 de julho 15 às 8: 24Hmmm, parece que esta frase para implementar a função é realmente muito fácil de se errar e promoveu uma boa discussão sobre a eficiência da memória. Estou feliz por ter tossido se isso significa saber que algo foi feito corretamente. Ndash Richard 20 de setembro 14 às 19:23 NumPys, a falta de uma função particular específica de domínio é talvez devido à disciplina e à fidelidade das equipes principais à diretiva principal do NumPys: forneça um tipo de matriz N-dimensional. Bem como funções para criar e indexar esses arrays. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integrar). Meu palpite é que a função que você está procurando é em pelo menos um dos subpacotes de SciPy (scipy. signal talvez) no entanto, eu olharia primeiro na coleção de SciPy scikits. Identifique o (s) scikit (s) relevante (s) e procure a função de interesse lá. Os Scikits são pacotes desenvolvidos de forma independente com base em NumPySciPy e dirigidos a uma disciplina técnica específica (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.). Vários desses foram (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) eram altamente conceituados, projetos maduros por muito tempo Antes de escolher residir sob a rubrica de scikits relativamente nova. A página inicial do Scikits gostava de incluir acima de cerca de 30 desses scikits. Embora pelo menos vários deles não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguindo este conselho o levaria a scikits-timeseries no entanto, esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. Na verdade, o Pandas tornou-se, a AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Pandas tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, o mais simples é provavelmente o padrão de rolamento. Que você usa da mesma forma: Agora, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela. Que no meu exemplo abaixo é de 10 dias. Verifique se funcionou - por exemplo. Comparou os valores de 10 a 15 na série original em relação à nova série suavizada com a média de rolamento. A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções, são agrupadas informalmente na documentação do Pandas sob as funções da janela de mudança de rubrica, um segundo grupo relacionado de funções Em Pandas é referido como funções ponderadas exponencialmente (por exemplo, ewma. Que calcula a média ponderada exponencialmente móvel). O fato de que este segundo grupo não está incluído na primeira (funções da janela em movimento) é talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem de uma análise de largura fixa. A análise da série Tsa statsmodels. tsa contém classes e funções modelo que são úteis para séries temporais análise. Isso atualmente inclui modelos autoregressivos univariados (AR), modelos vetoriais vetoriais (VAR) e modelos de média móvel auto-regressiva univariada (ARMA). Ele também inclui estatísticas descritivas para séries temporais, por exemplo autocorrelação, função de autocorrelação parcial e periodograma, bem como as propriedades teóricas correspondentes de ARMA ou processos relacionados. Ele também inclui métodos para trabalhar com atraso médio-aleatório e polinômios. Além disso, estão disponíveis testes estatísticos relacionados e algumas funções auxiliares úteis. A estimativa é feita por uma Probabilidade Máxima exata ou condicional ou por mínimos quadrados condicionais, usando filtro de Kalman ou filtros diretos. Atualmente, as funções e as classes devem ser importadas do módulo correspondente, mas as classes principais serão disponibilizadas no namespace statsmodels. tsa. A estrutura do módulo está dentro statsmodels. tsa é stattools. Propriedades e testes empíricos, acf, pacf, granger-causality, teste de raiz da unidade adf, teste de caixa de jj e outros. Armadilho. Processo auto-regressivo univariante, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e alimente de mínimos quadrados condicionais. Processo ARMA univariante, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e vetorar de mínimos quadrados condicionais, var. Modelos de estimativa de processo de autoregressivo vetorial (VAR), análise de resposta de impulso, decomposição de variância de erro de previsão e ferramentas de visualização de dados kalmanf. Classes de estimativa para ARMA e outros modelos com MLE exato usando o Kalman Filter armaprocess. Propriedades de processos de arma com parâmetros determinados, isso inclui ferramentas para converter entre ARMA, MA e representação de AR, bem como acf, pacf, densidade espectral, função de resposta de impulso e sandbox. tsa. fftarma similar. Semelhante ao armaprocess, mas funciona em tsatools de domínio de freqüência. Funções auxiliares adicionais, para criar matrizes de variáveis ​​atrasadas, construir regressores para tendências, desvios e similares. Filtros. Função auxiliar para filtrar séries temporais Algumas funções adicionais que também são úteis para análises de séries temporais estão em outras partes de modelos de estatísticas, por exemplo, testes estatísticos adicionais. Algumas funções relacionadas também estão disponíveis em matplotlib, nitime e scikits. talkbox. Essas funções são projetadas mais para o uso no processamento de sinal, onde séries temporais mais longas estão disponíveis e funcionam com mais freqüência no domínio da freqüência. Estatística descritiva e testes stattools. acovf (x, imparcial, degradante, fft)