データセット ノイズを伴う曲線の平滑化: 実践ガイド

ノイズの多いデータセットの曲線を平滑化することは、データ分析における一般的な課題です。これに対処するには、ノイズによる 20% の変動があるデータセットを考慮します。

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

この状況では、Savitzky-Golay フィルターが効果的な選択肢です。このフィルターは、データ ポイントのウィンドウに多項式を当てはめ、その多項式を使用してウィンドウの中心の値を推定することによって機能します。次に、ウィンドウがデータに沿って移動され、プロセスが繰り返され、滑らかな曲線が得られます。

Python で Savitzky-Golay フィルターを実装する方法は次のとおりです。

1. 必要なファイルをインポートします。ライブラリ:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. データに対して Savitzky-Golay フィルターを実行します:

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

3. 元のデータと平滑化された曲線を視覚化します:

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

結果の曲線は、基礎となる信号を保持しながら、元の曲線よりも滑らかになります。

注: savgol_filter 関数がない場合利用可能な場合は、次のコマンドを使用してインストールできます:

pip install scipy