在嘈杂的二进制时间序列中找到连续信号

Question

假设我有一个时间序列，例如：

[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 , 1, 1, 1, 1]

我知道信号中有一些噪音。我想尽我所能去除噪声，并且仍然输出二进制信号。上面的例子会变成这样：

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 , 1, 1, 1, 1]

我已经实现了一种基于规则的简单方法，在这种方法中，我遍历了这些值，并有一些最小数量的 1s 或 0s 我需要“交换”信号。

似乎必须有更好的方法来做到这一点。谷歌搜索的许多结果都给出了非二进制输出。我可以利用一些 scipy 功能吗？

Answer 1

有两个类似的函数可以帮助您：scipy.signal.argrelmin 和 scipy.signal.argrelmax。在离散数组中搜索局部最小值/最大值。您应该将您的数组和邻居搜索半径作为order 传递。您的问题可以通过它们的组合来解决：

>>> a = np.asarray([1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 , 1, 1, 1, 1], int)

>>> signal.argrelmin(a, order=3)
(array([4], dtype=int32),)

>>> signal.argrelmax(a, order=3)
(array([15], dtype=int32),)

那么你可以只替换这些元素。