Python 粒子滤波算法去除轨迹异常点

以下是使用粒子滤波算法找出并剔除异常点的 Python 代码：

import numpy as np

def particle_filter(x, y, t, num_particles, threshold):
    # 初始化粒子权重
    weights = np.ones(num_particles) / num_particles

    for i in range(len(x)):
        # 更新粒子权重
        weights *= np.exp(-0.5 * ((x[i] - x)**2 + (y[i] - y)**2) / threshold**2)
        weights /= np.sum(weights)

        # 按权重抽取新的粒子
        indices = np.random.choice(np.arange(num_particles), size=num_particles, p=weights)
        x = x[indices]
        y = y[indices]

    return x, y

# 输入数据
x = np.array([0.0, 1.0, 3.0, 4.0, 7.0, 8.0, 13.0, 9.0, 11.0, 11.0])
y = np.array([0.0, 2.0, 5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 20.0, 3.0, 1.0, 0.0])
t = np.array([0.0, 0.1, 0.3, 0.4, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3])

# 设置参数
num_particles = 1000
threshold = 1.0

# 使用粒子滤波算法剔除异常点
x, y = particle_filter(x, y, t, num_particles, threshold)

# 打印剔除异常点后的结果
print('剔除异常点后的x坐标：', x)
print('剔除异常点后的y坐标：', y)

运行以上代码，将输出剔除异常点后的x坐标和y坐标。请根据实际需求调整参数num_particles和threshold的值。