어떻게 하면 곡선을 제대로 매끄럽게 할 수 있을까? 대략 다음과 같은 데이터 세트가 제공된다고 가정해 봅시다. import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 따라서 데이터 집합의 20%의 변동을 가진다.나의 첫 번째 생각은 스키피라는 유니바리테스플라인 함수를 사용하는 것이었는데 문제는 이것이 작은 소음을 좋게 고려하지 않는다는 것이다.주파수를 고려한다면, 배경은 신호보다 훨씬 작기 때문에 컷오프 중 스플라인만 생각일 수 있지만, 그것은 앞뒤로 푸리에 변환을 수반하여 나쁜 행동을 야기할 수 있다.또 다른 방법은 이동 평균이겠지만, 이 또한 지연의 올바른 선택이 필요할 것이다. 이 문제를..