我有一个事件频率的时间序列，如下所示：
df <- data.frame("time" = c(1:20), "frq" = c(0, 1, 2, 4, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 1, 0, 3, 2, 1, 2, 4, 2, 0, 1 ))
（假设time在1到20秒之间，这只是为了便于解释）
我正在尝试编写一个函数，该函数将滤除信号中的噪声。如果在特定时间内频率不大于背景值，我认为这些频率是“噪声”。
例如，假设我只将大于1的频率保留超过3秒钟。 df[3,2]和df[4,2]是“噪声”，因为它们仅在2秒钟内大于1，而df[7:10,2]不是“噪声”是因为它们大于1并持续4秒。最终，我想保留所有非噪声值，并将所有噪声值更改为0。所以我试图提出一个过滤器，该过滤器将返回：
return_df <- data.frame("time" = c(1:20), "frq" = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 4, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 4, 2, 0, 0)
有人可以给我一些建议吗？
在基数R中，我们可以使用rle
df$frq[!with(rle(df$frq > 1), rep(values & lengths >= 3, lengths))] <- 0