用于一维 numpy 数组的 Python 中值滤波器

Question

我有一个numpy.array，其维度为dim_array。我期待获得像scipy.signal.medfilt(data, window_len) 这样的中值滤波器。

这实际上不适用于numpy.array 可能是因为维度是(dim_array, 1) 而不是(dim_array, )。

如何获得这样的过滤器？

接下来，另一个问题，我怎样才能获得其他过滤器，即min，max，mean？

Answer 1

基于this post，我们可以创建滑动窗口来获得一个2D数组，这些窗口被设置为其中的行。这些窗口只是data 数组的视图，因此没有内存消耗，因此非常有效。然后，我们只需在每一行使用ufuncsaxis=1。

因此，例如 sliding-median` 可以这样计算 -

np.median(strided_app(data, window_len,1),axis=1)

对于其他ufuncs，只需使用相应的ufunc 名称：np.min、np.max 和np.mean。请注意，这是为了提供一个通用的解决方案来使用ufunc 支持的功能。

为了获得最佳性能，仍然必须研究为这些目的而构建的特定功能。对于四个请求的函数，我们有内置函数，就像这样 -

中位数：scipy.signal.medfilt.

最大：scipy.ndimage.filters.maximum_filter1d。

最小：scipy.ndimage.filters.minimum_filter1d.

平均：scipy.ndimage.filters.uniform_filter1d