本文探讨了信号处理中的平滑处理技术，包括移动平均法、加权移动平均法和Savitzky-Golay平滑法。这些方法用于降低噪声，提取信号趋势。文中提供了相关代码示例，帮助理解如何在实际应用中选择和使用这些方法。
平滑处理方法是信号处理中常用的一种技术，用于降低信号中的噪声或者提取信号的趋势信息。本文将介绍几种常见的平滑处理方法，并提供相应的源代码示例。
- 移动平均法（Moving Average）
移动平均法是一种简单且常用的平滑处理方法。它通过计算一定窗口内信号值的平均值来实现平滑处理。以下是一个使用移动平均法平滑信号的示例代码：
def moving_average(signal, window_size):
smoothed_signal = []
for i in range
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