Python 紅外去噪技術是一種有效的信號處理技術，在紅外傳感器應用中有著廣泛的應用。通常，紅外信號受到許多環境因素的干擾，例如表面溫度、氣體濃度、光照等，這些因素會導致紅外信號失真并且難以分析。因此，去噪技術是必要的。

下面，我們介紹一種基于 Python 的紅外去噪技術方法：

import scipy.signal as signal
#紅外去噪函數
def infrared_denoising(infrared_signal):
	#中值濾波參數
	window = signal.medfilt(infrared_signal,3)
	#去趨勢
	trend = signal.detrend(window)
	#常數減法
	result = window-trend
	return result

上述代碼中，我們使用了 scipy 庫的 signal 模塊中的中值濾波和去趨勢函數。中值濾波函數可以有效地去除信號中的噪聲，同時保留信號中的有用信息。去趨勢函數則可以去除長期變化趨勢的影響，僅保留短期周期性變化的信號。

在上述代碼中，我們定義了一個名為 infrared_denoising 的紅外去噪函數。該函數接受一個紅外信號為參數，并對信號進行預處理。在該函數中，我們首先使用中值濾波函數對信號進行濾波處理，然后使用去趨勢函數去除長期變化趨勢的影響。最后，將處理后的信號返回。

總之，Python 的紅外去噪技術是一種實用而有效的信號處理技術，可應用于紅外傳感器應用中。以上介紹的紅外去噪方法是一種基礎方法，可以通過不同的參數設置和算法優化進行改進和擴展，以適應不同情況下的信號處理需求。