Как сравнить шумоподавляющие фильтры? - PullRequest
Новая
       73

Как сравнить шумоподавляющие фильтры?

0 голосов
/ 06 февраля 2020

Мне нужно уменьшить шум, как поведение в моих данных. Я попробовал один из методов под названием Фильтр Савицкого-Голея . С другой стороны, мне нужно найти самый быстрый метод, потому что алгоритм фильтрации будет в самом работающем скрипте в моем коде.

Я не знаком с методами обработки сигналов. Можете ли вы предложить более быстрые методы и кратко их использование?

Мне не нужна сложная структура, такая как low-pass, high-pass et c (я знаю, что их тысячи). Я хочу использовать как можно более быстрый метод сглаживания.

Вот мой тестовый скрипт: 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

noisyData=np.array([
   2.77741650e+43,   1.30016392e+42,   8.05792443e+42,   1.74277713e+43,
   2.33814198e+43,   6.75553976e+42,   2.56642073e+43,   4.71467220e+43,
   4.25047666e+43,   3.07095152e+43,   7.30694187e+43,   7.54411548e+43,
   1.29555422e+43,   8.09272000e+42,   9.18193162e+43,   2.25447063e+44,
   3.43044832e+41,   7.02901256e+43,   2.54438379e+43,   8.72303015e+43,
   7.80333557e+42,   7.55039871e+43,   7.70164773e+43,   4.38740319e+43,
   8.43139041e+43,   6.12168640e+43,   5.64352020e+43,   3.63824769e+42,
   2.35296604e+43,   4.66272666e+43,   5.03660902e+44,   1.65071897e+44,
   2.81055925e+44,   1.46401444e+44,   5.44407940e+43,   4.50672710e+43,
   1.60833084e+44,   1.68038069e+44,   1.08588606e+44,   7.00867980e+43])

xAxis=np.arange(len(noisyData))

# ------------- Savitzky-Golay Filter ---------------------
windowLength = len(xAxis) - 5 
polyOrder = 6

from scipy.signal import savgol_filter

# Function
def set_SavgolFilter(noisyData,windowLength,polyOrder):
    return savgol_filter(noisyData, windowLength, polyOrder)

plt.plot(xAxis,noisyData,alpha=0.5)
plt.plot(xAxis,set_SavgolFilter(noisyData,windowLength,polyOrder))

# ------------- Time Comparison ----------------------
import time
start_time = time.time()
for i in range(50):
    savgolfilter1 = set_SavgolFilter(noisyData,windowLength,polyOrder)
print(" %s seconds " % (time.time() - start_time))

# === OTHER METHODS WILL BE HERE

1 Ответ

1 голос
/ 06 февраля 2020

Если вам действительно не нужно сглаживание на основе полиномов, у Savitzky-Golay нет особых преимуществ. Это плохой фильтр низких частот. Для получения более подробной информации см. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=5888646

Использование взамен базового c фильтра низких частот Баттерворта: 

from scipy.signal import butter, filtfilt
b, a = butter(5, .2)
datafilt = filtfilt(b, a, noisyData)

Вызов filtfilt выглядит несколько раз быстрее, чем savgol_filter. Насколько быстрее вам нужно? Использование lfilter от scipy как минимум в 10 раз быстрее, но результат будет задержан относительно входного сигнала.

...