python - 从去趋势数据重建原始数据——Python

标签 python signals time-series

我从以下Python代码中获得了去趋势数据:

Detrended_Data = signal.detrend(Original_Data)

Python中是否有一个函数可以使用“Detrend_Data”和一些“校正因子”来重建“Original_Data”?

最佳答案

您指的是scipy.signal.detrend ?如果是这样,答案是否定的——不存在(也永远不可能)取消趋势函数。 detrend 将多个数组映射到同一个数组。例如,

import numpy as np
import scipy.signal as signal

t = np.linspace(0, 5, 100)    
assert np.allclose(signal.detrend(t), signal.detrend(2*t))

如果有一个 undetrend 函数,它必须将 signal.detrend(t) 映射回 t,并且还映射 signal.detrend(2*t) 返回到 2*t。这是不可能的,因为 signal.detrend(t)signal.detrend(2*t) 是同一个数组。

关于python - 从去趋势数据重建原始数据——Python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15919327/

相关文章:

handler - 信号处理程序中的不可重入函数?

python - Pandas 按日期时间分组

python - 是否有任何选项可以使用或运算符在同一 if 语句中将变量与数字和字符串进行比较?

python - 为什么 str + Markup 返回一个 Markup 对象?

c++ - 不能在信号/槽/连接例程中传递参数

performance - 用信号实现TCP/IP套接字客户端服务器是个好主意吗?

python - 安装numpy - 系统找不到指定的文件(msvcr90.dll)

python - multiprocessing.Pool in jupyter notebook 适用于 linux 但不适用于 windows

Python平滑时间序列数据

python - 在给定到达和离开时间矩阵的情况下,想出给定时间排队的人数?