在嘈杂的二进制时间序列中找到连续信号

Question

假设我有一个时间序列，例如：

[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 , 1, 1, 1, 1]

我知道信号中有一些噪音。 我想尽我所能去除噪声，并仍然输出二进制信号。 上面的例子会变成这样：

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 , 1, 1, 1, 1]

我已经实现了一种基于规则的幼稚方法，在该方法中我遍历这些值，并且需要“交换”信号的最小数量为1 s 或0 s。

似乎必须有更好的方法来做到这一点。 谷歌搜索的很多结果都给出了非二进制输出。 是否有一些我可以利用的 scipy 功能？

Answer 1

有两个类似的函数可以帮助您： scipy.signal.argrelmin和scipy.signal.argrelmax 。 在离散数组中搜索局部最小值/最大值。 您应该将数组和邻居搜索半径作为order传递。 您的问题可以通过它们的组合来解决：

>>> a = np.asarray([1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 , 1, 1, 1, 1], int)

>>> signal.argrelmin(a, order=3)
(array([4], dtype=int32),)

>>> signal.argrelmax(a, order=3)
(array([15], dtype=int32),)

然后你可以只替换这些元素。