python - 是否可以使用 numpy 计算递归数据

Question

我想在 Python 中实现指数平滑滤波器。目前我计算：

y[n] = alpha * x[n] + (1 - alpha) * y[n-1],

其中x[n]是“当前样本”，y[n]是新样本，y[n-1]是先前的输出样本，alpha 是过滤器参数。

我使用普通的 Python 迭代进行计算，正如您可能想象的那样，它非常缓慢（例如，10000 个数据点已经很难获得）。

这个微积分可以用numpy和向量运算来编码吗？

我不确定我是否对scipy.signal. 我的主要目的是研究输入向量长度和系数 alpha 分辨率对输出精度的影响。

编辑：似乎我没有正确地提出这个问题——我对这个特定的解决方案不感兴趣，而是“这种问题”。我使用这个方程作为基础，但我添加了额外的处理，特别是整数分辨率的舍入和限制为 alpha（编码为二进制补码）和 y[n]（修剪到特定位宽），所以它给出结果与参数的分辨率一样好（基本上模拟硬件行为）。因此，来自 scipy 的 lfilter 不是我可以使用的。另一方面，提议的 Numba 似乎是我正在寻找的。

标签： pythonnumpyscipy