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- ¿Cómo se suaviza una señal en Python??
- ¿Para qué se usa el suavizado gaussiano??
- ¿Cómo funciona un núcleo suave??
¿Cómo se suaviza una señal en Python??
Otro método para suavizar es un promedio móvil. Hay varias formas de esto, pero la idea es tomar una ventana de puntos en su conjunto de datos, calcular un promedio de los puntos, luego cambiar la ventana por un punto y repetir. Esto generará un montón de puntos que darán lugar a los datos suavizados.
¿Para qué se usa el suavizado gaussiano??
El operador de suavizado gaussiano es un operador de convolución en 2-D que se utiliza para "difuminar" las imágenes y eliminar los detalles y el ruido. En este sentido, es similar al filtro medio, pero utiliza un núcleo diferente que representa la forma de una joroba gaussiana (en forma de campana).
¿Cómo funciona un núcleo suave??
Suavizado con el núcleo
El proceso básico de suavizado es muy simple. Procedemos a través del punto de datos por punto. Para cada punto de datos, generamos un nuevo valor que es una función del valor original en ese punto y los puntos de datos circundantes.
