《An Introduction to Signal Smoothing》译文

2022-11-22 13:41:01

最近在做数据平滑相关的工作，正好读到该篇博客，感觉不错，就翻译了一下。原链接：An Introduction to Signal Smoothing

信号平滑简介

噪声无处不在，不管是在采集手机游戏的加速度数据还是在测量房间的温度，都会引入误差。即使我们有能力消除所有的误差，测量的结果依旧包含一定程度的不确定性。假如玩家随意点击了一下手机屏幕，他们到底想点击哪里是不确定的。所有这些问题都强迫我们重新思考数据的采集和预处理。

1. 简介

滤波器是寻找产生观测数据最可能信号的数学工具。它可以对渗透进传感器的噪声和不确定性进行消除。当前的各种设备，如触屏、游戏手柄、手机和游戏控制器等都是通过传感器采集用户的输入，所以这些设备都不可避免地会引入噪声。所以滤波器在用户体验上扮演着非常重要的角色。

本博客会介绍关于平滑滤波器的基本知识。将这些知识应用到游戏中会极大提升游戏体验。

2. 噪声信号

用一个简单例子来解释噪声是如何干扰信号的。假设一个传感器每隔固定时间采样一下数据，在时刻i产生观测值Si。如果你是游戏开发者，这个传感器很可能是一个控制器，得到的数据可能为：Input.GetAxis("Vertical")。如果你是一个电子工程师，这个传感器可能是电位计，用来测量电压： analogRead(3)。这些时间序列都有一个共同点：都被噪声干扰。下图展示了一个被噪声污染的信号：

在这个例子中，噪声被人工添加到原始信号中。针对原始信号的每一个点Si加上一个随机值：

ni=Si+rand()

如果满足上面的条件，我们就说噪声是满足可加性的，并且是均匀分布的。这时添加的噪声就独立于原始信号。满足可加性的一致性噪声通常来源于固定的外部干扰。

3. 滑动平均（Moving Average）

是否能重构被噪声污染的信号呢？答案是：看情况。这依赖于噪声的类型和幅度。减弱噪声的最简单方法被称为滑动平均。该方法基于这样一个假设：独立的噪声不会改变信号的基本结构。如果假设成立，则求几个连续点的平均值就可以减弱噪声。正如其名字所表示的，滑动平均就是求给定点和其邻居的平均值作为信号值。例如，我们对三个点求平均值，则过滤之后的信号为：

Fi=Ni−1+Ni+Ni+13

当获得所有的观测值之后，我们可以定义窗口大小为N=2K+1的滑动平均为：

Fi=1N∑j=−k+kSi−j

在下图中，用窗口大小为6的滑动平均对上图的信号进行处理：

可以看出，原始信号几乎被完整地恢复出来。如果你是开发者，可以用下面的代码实现上述过滤：

public float [] MovingAverage (float [] data, int size)

{

    float [] filter = new float [data.length];

    for (int i = points/2; i < data.length-points/2; i++)

    {

        float mean = 0;

        for (var j = -points/2; j < points/2; j++)

            mean += data[i + j];

        filter[i] = mean / size;

    }

    return filter;

}

增加窗长可以进一步减弱噪声的影响，但同时也会使原始信号过度平滑。滑动平均特别适合于连续和平稳的信号。如果信号变化较为剧烈，滑动平均可能会使原始信号的变化大于噪声的消除（也即功不抵过）。

上图中，虽然滑动平均减小了信号的变化程度，但是完美地重构了信号的线性部分。当我们在处理包含可加性噪声的线性信号时，滑动平均是最好的选择。当然，上面的例子也过于理想化，在实际中很难出现。

4. 中心化的滑动平均

上面介绍的滑动平均有个限制：窗口长度N必须为奇数。这样计算的平均值就满足对称性。假如窗口长度N=2k为偶数，此时我们有两种平滑方法（假定k=2）：

MAL4=Ni−2+Ni−1+Ni+Ni+14

MAR4=Ni−1+Ni+Ni+1+Ni+24

上述两个公式都是合法的，没有特别的偏向性。所以我们可以对这两个公式求平均值，获得一个中心化的滑动平均，这通常被称为2×4MA。

2×4MA=12[14(Ni−2+Ni−1+Ni+Ni+1)+14(Ni−1+Ni+Ni+1+Ni+2)]

=Ni−28+Ni−14+Ni4+Ni+14+Ni+28

上面的结果特别像以Ni为中心的滑动平均，但是和前面介绍的滑动平均还是不同的。

5. 加权滑动平均

滑动平均中每个点的权重是相同的，一个更加合理的选择是对靠近Si的点赋予更大的权重，这就是加权滑动平均：

Fi=∑j=−k+kSi−jWk+j

Wj的和必须等于1。

针对加权滑动平均，可以对前面的滑动平均代码进行下面的修改：

 for (var j = -points/2; j < points/2; j++)

            mean += data[i + j] * weights[j+points/2];

回过头来重看中心化的滑动平均，我们就可以说2×4MA其实就是权重为1/8,1/4,1/4,1/4,1/8的加权滑动平均。

加权的方法不可思议得有效，但是引入了更多的参数。如果你对泛函分析很了解，可能很容易将上面的操作联想到卷积操作符上。通过仔细地挑选权重可以带来很多有趣的性质，例如实现边缘检测或者高斯模糊等。

举一个边缘检测的例子，我们对一个方波执行墨西哥帽小波的卷积操作，需要做的就是将权重设置为下述函数上的点：

f(t)=(1−t2)e−t22

然后代码修改成：

float[] kernel = new float[10];

for (int i = 0; i <= kernel.length; t ++)

{

    float t = i +4;

    kernel[i] = (1-(t*t)) * Math.exp(-(t*t)/2);

}

上述卷积函数可以用来进行边缘检测。如果你是一个游戏开发者，上述方法可以用来检测玩家的突然移动，这通常是运动检测的第一步。

6. 结论

本博客介绍了信号中的噪声问题以及两种解决方法。需要记住一点，没有一种方法是完美的，每个方法都有其优缺点，我们需要知道它们的适用范围。

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