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如何以正确的方式平滑曲线？
假设我们有一个数据集，大约可以由 import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 因此，我们有20％的数据集变异。我的第一个想法是使用scipy的UnivariateSpline函数，但是问题是这没有很好地考虑小噪声。如果考虑频率，则背景比信号小得多，因此仅花键作为截止点可能是个主意，但这会涉及来回傅立叶变换，这可能会导致不良行为。另一种方法是移动平均线，但这也需要正确选择延迟。 任何提示/书籍或链接如何解决此问题？