はじめに
この記事では、matplotlibのFuncAnimationを使用して、ノイズの多いデータから繰り返し測定・積算によってノイズを低減させていく過程をアニメーション化する方法について解説しています。データの積算回数が増えるにつれて、ノイズが減少し、真のシグナルが明確になっていく様子を視覚的に表現しています。
コード
解説
モジュールのインポート
図とデータの生成
アニメーションの設定
空のリストの生成
アニメーション関数内で作成した図をいれるためのリストです。
アニメーションの関数
古いプロットを消す
図を格納するリスト(plotdata)にすでに図が存在する場合、plotdata.pop().remove()を使用してリストの中身を削除できます。
データの積算
平均0、標準偏差1の正規分布に従う乱数データ（500個）を所定の回数足し合わせ、その合計を足し合わせた回数で割ることで平均値を算出しています。
図の表示
データをプロットし、リストに.append()メソッドで追加することで効果的に表示できます。
タイトルの表示
積算回数の増加に伴って変化する平均値と標準偏差を計算し、グラフのタイトルに表示します。
アニメーションの表示
アニメーション関数は50ステップで実行され、各ステップが200ms間隔で切り替わるため、合計10秒のアニメーションとなります。Jupyter Notebook上では、HTML(ani.to_html5_video())を実行することでアニメーションを直接表示できます。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)まとめ
FuncAnimationを活用することで、データの積算によるノイズリダクションプロセスを効果的に可視化できます。このテクニックは、信号処理や実験データの分析など、様々な分野で役立つ手法です。
参考
ノイズリダクション - Wikipedia
ja.wikipedia.org
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