تجانس المنحنيات مع ضجيج مجموعة البيانات: دليل عملي

يعد تجانس المنحنيات لمجموعات البيانات الصاخبة تحديًا شائعًا في تحليل البيانات. لمعالجة هذه المشكلة، فكر في مجموعة بيانات بها تباين بنسبة 20% بسبب الضوضاء:

import numpy as np
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)   np.random.random(100) * 0.2

في هذه الحالة، يعد مرشح Savitzky-Golay خيارًا فعالاً. يعمل هذا المرشح عن طريق تركيب كثير الحدود في نافذة نقاط البيانات واستخدام كثير الحدود لتقدير القيمة في وسط النافذة. يتم بعد ذلك تحريك النافذة على طول البيانات، وتتكرر العملية، مما يؤدي إلى الحصول على منحنى سلس.

إليك كيفية تنفيذ مرشح Savitzky-Golay في بايثون:

1. استيراد ما يلزم المكتبات:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. قم بتشغيل مرشح Savitzky-Golay على البيانات:

yhat = savgol_filter(y, 51, 3) # window size 51, polynomial order 3

3. تصور البيانات الأصلية والمنحنى السلس:

plt.plot(x, y)
plt.plot(x, yhat, color='red')
plt.show()

سيكون المنحنى الناتج أكثر سلاسة من المنحنى الأصلي مع الحفاظ على الإشارة الأساسية.

ملاحظة: إذا لم يكن لديك وظيفة savgol_filter متاح، يمكنك تثبيته باستخدام الأمر التالي:

pip install scipy