【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数字信号处理，具体而言，涉及一种最优滤波曲线生成方法及装置。
技术介绍
1、在对数据进行处理和分析时要用到滤波和数据平滑，在面对实验数据或观测数据时往往伴随着噪声或其他形式的干扰，这些干扰会掩盖数据的真实信号，从而影响后续分析的准确性和可靠性。因此有效的数据滤波平滑技术能够提高数据质量，揭示潜在的数据模式和趋势。通过平滑处理减少数据中的随机波动，使得数据的基本结构更为明显，进而支持更准确的数据解读和决策制定。而在现有的在众多数据平滑技术中，高斯滤波器因其理论基础扎实和应用广泛而受到特别关注，常常适用于减少数据噪声和平滑数据曲线。其利用高斯函数(正态分布曲线)作为权重函数，对数据点进行加权平均，能够有效去除噪声，同时尽量保留数据的原始形状和特征。
2、在python编程环境中，gaussian_filter1d函数由scipy库提供，专门用于实现一维高斯滤波。该函数通过对输入的一维数组应用高斯权重，实现数据平滑处理。用户可以指定高斯核的标准差(sigma参数)控制滤波的程度。标准差越大，滤波效果越强，曲线越平滑，但同...
【技术保护点】
1.一种最优滤波曲线生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的最优滤波曲线生成方法，其特征在于，将等间距的x值及对应的y值利用cubicspline_interp_on_y函数对y值进行等间距插值得到插值后的曲线数据的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的最优滤波曲线生成方法，其特征在于，根据find_roots函数定位等间距的y值数组中包含根的区间，在区间中依次对等间距的y值数组中的所有目标y值求出对应的x值数组的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的最优滤波曲线生成方法，其特征在于，预设阈值的值选取1。
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