奇数窗口的递归平均滤波法

网上的很多都看不懂，而且好像还有错，所以只好自己写了

#递归平均滤波法，N=3

import scipy.signal as signal
import numpy as np
import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib


def SlidingAverage(inputs,per):
    mean = []
    for i in range(len(inputs)):
        if i ==0:
            mean.append(inputs[0])
        elif i <(per):   
            mean.append(inputs[:i+1].mean())
        else:
            mean.append(inputs[i-per+1:i+1].mean())
           
    return mean
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(SlidingAverage(a,3))
#生成数据
x = np.arange(0,8.1,0.1)
y = np.sin(x*np.pi)
plt.plot(x,y,label='sinx')



#对y加入噪声
noise = np.random.normal(-0.2,0.2,len(x))
y = y + noise
plt.plot(x,y,label='sinx+noise')
print(y)

#对加入噪声的信号进行滤波

y = SlidingAverage(y,3)
print(y)
plt.plot(x,y,label='sinx+noise+Slid')
plt.legend(['sinx','sinx+noise','sinx+noise+Slid'])
plt.show()

 

 sinx表示sinx原函数

 

sinx+noise表示sinx加了噪音以后的图像

sinx+noise+Slid表示对加了噪声以后的信号进行递归平局滤波处理后的图像