Python是一門強大的編程語言，它在數據處理、人工智能等領域被廣泛應用。噪聲平滑也是數據處理中常見的一項任務。在Python中，我們可以使用SciPy中的模塊來進行噪聲平滑處理。下面我們將演示如何使用Python進行噪聲平滑。

from scipy.signal import savgol_filter
import numpy as np
# 生成噪聲數據
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x) + 0.1 * np.random.randn(100)
# 使用Savitzky-Golay算法進行噪聲平滑處理
y_smooth = savgol_filter(y, 11, 2)
# 繪制原始數據和平滑后的數據
plt.plot(x, y, "k", label="Original data")
plt.plot(x, y_smooth, "r", lw=2, label="Smoothed data")
plt.legend()
plt.show()

這里使用了SciPy中的savgol_filter函數，它是通過使用Savitzky-Golay算法來平滑信號的。這種方法可以消除信號中的高頻噪聲，同時保留信號中的趨勢和特征。

在代碼中，我們先生成了一組帶有噪聲的數據，然后使用savgol_filter函數進行平滑處理。這個函數需要輸入3個參數，第一個是待處理的數據，第二個是窗口大小（必須是奇數），第三個是多項式階數。

最后，我們通過繪圖將原始數據和平滑后的數據進行比較?？梢钥吹?，平滑后的數據可以更好地反映出原始信號中的趨勢和特征。