您可以计算滑动窗口中的均值和标准偏差，并使用它们来删除异常值。

例如，使用长度为 100 的窗口，您可以计算这 100 个连续观测值的平均值和标准差，并查看是否有任何点落在 3 sigma 规则之上。在这种情况下，圈出的异常值仍然会被识别，而其他的则不应该被识别，因为它们与相邻数据（即在包含它们及其相邻观测值的窗口内）不是那么异常。

我不知道有任何软件包能够完成您想要实现的目标，但可能有一个软件包。

以编程方式处理此问题的方法是计算两个（或多个平滑）连续数据点之间的差异。然后，您可以使用阈值根据这些值进行过滤。

您可以先区分系列，然后根据您提到的标准偏差应用经典方法。

您可以使用数组切片。如果您在此处显示的数据在数组中可用，您可以找到要删除的 ouliers 的索引，然后将它们取出。

您还可以将数据拆分为两个不同的数据集，并将异常值检测算法应用于数据集，包括您想要移除的尖峰。