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，但尚未找到任何似乎有效的东西。有人比我运气更好吗？

谢谢!

Answer 1

我刚刚也在研究同样的问题。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，不容易实现的是 Kologorov Zurbenko 滤波器 (KZA) 的自适应版本。这至少需要一个rolling_mean方法，该方法允许指定中心左侧和右侧的不同窗口长度。 C 代码位于 https://cran.r-project.org/web/packages/kza/index.html看起来相当简单明了，但它需要循环，因此如果直接用 Python 实现会很慢。