Python/Scipy Kolmogorov-Zurbenko 过滤器？

Question

我正在寻找一个基于 Python 的 Kolmogorov-Zurbenko 过滤器，它接收时间序列输入并根据窗口大小和迭代次数对其进行过滤，但没有找到任何似乎有效的方法。有没有人比我运气好？

谢谢！

Answer 1

我刚刚研究过同样的问题。实际的 KZ 过滤器在 pandas 中非常简单：

import pandas as pd
def kz(series, window, iterations):
    """KZ filter implementation
    series is a pandas series
    window is the filter window m in the units of the data (m = 2q+1)
    iterations is the number of times the moving average is evaluated
    """
    z = series.copy()
    for i in range(iterations):
        z = pd.rolling_mean(z, window=window, min_periods=1, center=True)
    return z

据我所知，无法轻易实现的是 Kologorov Zurbenko 滤波器 (KZA) 的自适应版本。这至少需要一个 rolling_mean 方法，该方法允许在中心的左侧和右侧指定不同的窗口长度。 https://cran.r-project.org/web/packages/kza/index.html 的 C 代码看起来相当简单明了，但它需要循环，因此如果直接在 Python 中实现会很慢。