基于orthogonal_()函数的Python代码实现数据平滑处理

数据平滑是一种常见的信号处理方法，用于降低数据中的噪声或杂乱波动，以便更好地理解数据的趋势。在Python中，可以使用orthogonal_()函数实现数据平滑处理。

orthogonal_()函数是SciPy库中的一个函数，用于执行正交小波变换。正交小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号拆分为不同频率范围的子信号，并对这些子信号进行处理。数据平滑是正交小波变换的一种应用之一。

下面是一个使用orthogonal_()函数实现数据平滑处理的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy import signal

def data_smoothing(data, level):
    # 对数据执行正交小波变换
    coeffs = signal.orthogonal.dwt(data, 'db4')
  
    # 将高频信号系数设为0，即平滑处理
    coeffs = list(coeffs)
    for i in range(level, len(coeffs)):
        coeffs[i] = tuple(np.zeros_like(v) for v in coeffs[i])
  
    # 对处理后的信号执行反变换
    smoothed_data = signal.orthogonal.idwt(coeffs, 'db4')
  
    return smoothed_data

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 指定平滑等级
level = 2

# 对数据进行平滑处理
smoothed_data = data_smoothing(data, level)

# 输出平滑处理后的数据
print(smoothed_data)

在这个示例中，首先定义了一个data_smoothing()函数，该函数接受两个参数：要平滑的数据和平滑等级。函数内部首先对输入数据执行正交小波变换，然后将高频信号系数设为0，即平滑处理。最后，使用反变换方法将处理后的信号转换回时间域。

在代码的主要部分，定义了一个示例数据列表data和平滑等级level。然后调用data_smoothing()函数对数据进行平滑处理，并将处理后的结果存储在smoothed_data变量中。最后，输出平滑处理后的数据。

你可以根据需要调整示例代码，并使用自己的数据和平滑等级来进行数据平滑处理。