Python/Scipy KolmogorovZurbenko过滤器？

Question

我正在寻找一个基于Python的Kolmogorov Zurbenko过滤器，它接收一个时间序列的输入，并根据窗口大小和迭代次数对其进行过滤，但没有找到任何有效的方法。有人比我运气好吗？在

谢谢！在

Answer 1

我刚调查过同样的问题。在pandas中，实际的KZ过滤器非常简单：

import pandas as pd
def kz(series, window, iterations):
    """KZ filter implementation
    series is a pandas series
    window is the filter window m in the units of the data (m = 2q+1)
    iterations is the number of times the moving average is evaluated
    """
    z = series.copy()
    for i in range(iterations):
        z = pd.rolling_mean(z, window=window, min_periods=1, center=True)
    return z

据我所知，不容易实现的是Kologorov Zurbenko过滤器（KZA）的自适应版本。这至少需要一种滚动平均法，该方法允许在中心左右两侧指定不同的窗口长度。位于https://cran.r-project.org/web/packages/kza/index.html的C代码看起来相当简单和直接，但它需要循环，因此如果直接用Python实现的话，速度会非常慢。在