Howtosignalprocessing
- Apa yang menghaluskan Python?
- Bagaimana Anda memuluskan seri waktu di panda?
- Bagaimana Anda memperlancar data seri waktu?
- Untuk apa smoothing gaussian digunakan?
Apa yang menghaluskan Python?
Smoothing adalah teknik yang digunakan untuk menghilangkan noise dari dataset. Ada banyak algoritma dan metode untuk mencapai ini tetapi semua memiliki tujuan umum yang sama untuk 'mengacaukan tepi' atau 'merapikan' beberapa data. Ada alasan untuk memperlancar data jika ada sedikit atau tidak ada struktur skala kecil dalam data.
Bagaimana Anda memuluskan seri waktu di panda?
Untuk membuat data deret waktu lebih mulus di panda, kami dapat menggunakan fungsi jendela yang tertimbang secara eksponensial dan menghitung rata -rata tertimbang secara eksponensial.
Bagaimana Anda memperlancar data seri waktu?
Bergerak rata -rata dapat menghaluskan data deret waktu, mengungkapkan tren yang mendasari, dan mengidentifikasi komponen untuk digunakan dalam pemodelan statistik. Smoothing adalah proses menghilangkan variasi acak yang muncul sebagai kekasaran dalam plot data deret waktu mentah.
Untuk apa smoothing gaussian digunakan?
Operator perataan Gaussian adalah operator konvolusi 2-D yang digunakan untuk `blur 'gambar dan menghapus detail dan kebisingan. Dalam hal ini mirip dengan filter rata-rata, tetapi menggunakan kernel yang berbeda yang mewakili bentuk punuk Gaussian (`Bell-berbentuk ').
