重構從去趨勢數據的原始數據的Python

我從下面的Python代碼中獲得的去趨勢數據：重構從去趨勢數據的原始數據的Python

Detrended_Data = signal.detrend(Original_Data)

是否有在python的函數，其中「Original_Data」可以使用「Detrended_Data被重建「和一些」修正因素「？

2013-04-10 Vikram

你的'detrend'函數對數據做了什麼？ – BrenBarn 2013-04-10 07:29:55

這就是我的意思是去趨勢[link]（http://blog.ouseful.info/2011/01/15/matplotlib-detrending-time-series-data/） – Vikram 2013-04-10 08:41:46

您是指scipy.signal.detrend？如果是這樣，答案是否定的 - 沒有（並且永遠不可能是）非去結果函數。 detrend將許多數組映射到同一個數組。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))

如果有一個undetrend功能，那就要映射signal.detrend(t)回t，也映射signal.detrend(2*t)回到2*t。這是不可能的，因爲signal.detrend(t)與signal.detrend(2*t)是相同的陣列。

2013-04-10 07:34:47 unutbu

即使是mlab也是這樣嗎？ .detrend_linear（）？ – Vikram 2013-04-10 08:44:09

這不是你應該問的問題。真正的問題應該是，我怎麼能爲自己弄清楚這一點？答案會更有意義，如果你在一般情況下運用這種態度，你可以走得更遠...... – unutbu 2013-04-10 10:48:05

在工作一週後，我已經想出了有關這個主題的更多信息。非常感謝您的建議。你所建議的通常是相關的。 – Vikram 2013-04-20 11:16:20

我想你可以使用numpy來趨勢你的數據。這將不會給你原始數據，但它會減少'噪音'。

Read this question因爲它更詳細地介紹了這一點。

2013-04-10 07:35:56 halflings

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