ノイズの時系列データの作り方

数値検証をする場合のノイズの時系列データがしばしばベンチマークとして使われる。

pythonで時系列データを作る。

ホワイトノイズ

ホワイトノイズwiki

ガウス分布関数を利用して

sample.py

import numpy as np
import random 
import matplotlib.pyplot as plt

dlen = 1024 #ノイズデータのデータ長
mean = 0.0  #ノイズの平均値
std  = 1.0  #ノイズの分散

y = np.array( [random.gauss(mean, std) for i in range(dlen)] )

plt.plot(y)
plt.show()

又はnumpyのrandomを使って簡単に

sample.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

dlen = 1024 #ノイズデータのデータ長
mean = 0.0  #ノイズの平均値
std  = 1.0  #ノイズの分散

y = np.random.normal(mean,std,dlen)

plt.plot(y)
plt.show()