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在 Python 中，常用的数据降噪处理方法有以下几种：
- 平滑滤波（Smoothing Filter）：平滑滤波是一种常见的降噪方法，它通过计算数据点周围邻近点的平均值或加权平均值来减少噪声的影响。常见的平滑滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
- 傅里叶变换滤波（Fourier Transform Filter）：傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，通过滤除频谱上的高频噪声来降低噪声的影响。常见的傅里叶变换滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
- 小波变换（Wavelet Transform）：小波变换是一种多尺度分析方法，能够将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地捕捉信号的局部特征。通过去除具有较低能量的小波系数，可以实现降噪效果。
- 基于统计的方法：基于统计的方法利用信号的统计特性来降噪。常见的方法包括均值滤波、中值滤波和基于阈值的滤波（如小波阈值去噪）。
- 机器学习方法：机器学习方法可以通过训练模型来降低噪声的影响。常见的机器学习方法包括回归模型、支持向量机、神经网络等。这些方法通常需要有标注的训练数据来进行模型训练。
需要根据具体的数据和噪声情况选择合适的降噪方法，并根据实际需求调整参数以达到较好的降噪效果。
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