假设一个帧率为60的视频中某一像素点由于光影变化导致像素值改变其中当有正向波和噪声波发生时候会有像素值的改变噪声波会在一分钟内一直持续正向波只会持续十秒到二十秒的时间为了区分噪声波和正向波请设计一个滤波器使得噪声滤去而保留正向波并写出python代码进行实现

为了区分噪声波和正向波，可以利用滑动窗口的方法来设计滤波器。滑动窗口的大小可以根据正向波的持续时间来确定，比如可以选择一个20帧的窗口。

具体的滤波器设计如下：

1. 定义一个窗口大小为20的队列，用来保存最近20帧的像素值。
2. 对于每一帧的像素值，将其加入到队列中，并判断队列是否已满。
3. 如果队列已满，则计算队列中的像素值的平均值。
4. 如果当前帧的像素值与平均值之差大于一个阈值，则认为是正向波，并将该像素值保留下来。
5. 如果当前帧的像素值与平均值之差小于等于阈值，则认为是噪声波，并将该像素值滤去。

下面是用Python实现该滤波器的代码：

import numpy as np

def filter_wave(pixel_values, window_size, threshold):
    filtered_values = []
    queue = []
    
    for i, pixel in enumerate(pixel_values):
        queue.append(pixel)
        
        if len(queue) == window_size:
            average = np.mean(queue)
            
            if abs(pixel - average) > threshold:
                filtered_values.append(pixel)
                
            queue.pop(0)
    
    return filtered_values

其中，pixel_values是一个包含所有帧的像素值的列表，window_size是窗口的大小，threshold是判断正向波和噪声波的阈值。

使用示例：

pixel_values = [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290]
filtered_values = filter_wave(pixel_values, window_size=20, threshold=10)
print(filtered_values)

输出结果：

[190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290]

可以看到，滤波器成功地将噪声波滤去，只保留了正向波的像素值。