python 数据、曲线平滑处理——Savitzky-Golay 滤波器

最新推荐文章于 2025-05-10 09:36:03 发布
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简介

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

Savitzky-Golay 滤波器–调用讲解

对曲线进行平滑处理，通过Savitzky-Golay 滤波器，可以在scipy库里直接调用，不需要再定义函数。

python中Savitzky-Golay滤波器调用如下：

y_smooth = scipy.signal.savgol_filter(y,53,3)  
# 亦或
y_smooth2 = savgol_filter
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python 数据、曲线平滑处理——Savitzky-Golay 滤波器——详解
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
03-31 8894
用Savitzky-Golay方法进行平滑滤波，可以提高光谱的平滑性，并降低噪音的干扰。由于高频某些点的波动导致高频曲线非常难看，为了降低噪声干扰，需要对曲线做平滑处理，让曲线过渡更平滑。对曲线进行平滑处理，通过Savitzky-Golay 滤波器，可以在scipy库里直接调用，不需要再定义函数。如果噪声在高频端，那么滤波的结果就是去除了噪声，反之，若噪声在低频段，那么滤波的结果就是留下了噪声。在寻找曲线的波峰、波谷时，由于数据帧数多的原因，导致生成的曲线图噪声很大，不易寻找规律。
python 曲线平滑处理——方法总结(Savitzky-Golay 滤波器、make_interp_spline插值法和convolve滑动平均滤波)
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
03-31 1万+
有时我们得到曲线震荡或者噪声比较多，不利于观察曲线的趋势走向，需要对其平滑处理，本文结介绍Savitzky-Golay 滤波器、make_interp_spline插值法和convolve滑动平均滤波，三种平滑处理方法。
Savitzky-Golay 滤波器
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Savitzky-Golay滤波器（通常简称为S-G滤波器）最初由Savitzky和Golay于1964年提出，发表于Analytical Chemistry 杂志。之后被广泛地运用于数据流平滑除噪，是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。这种滤波器最大的特点在于在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变。 信号的最小二乘平滑 信号的最小二乘平滑的基本思想可以通过图1来说明。
Savitzky-Golay滤波器在MATLAB中的实现及优化
weixin_32252929的博客
05-10 986
Savitzky-Golay滤波器是一种在信号处理领域广泛应用的平滑滤波器。它通过在局部数据窗口内应用多项式拟合的方法来近似原信号，达到平滑去噪的效果。该滤波器因能够保留信号中的特征信息而受到青睐。Savitzky-Golay滤波器的窗口大小，通常用m表示，决定了滤波器作用的数据点范围。窗口大小的选择对滤波效果有着决定性的影响。若窗口太小，滤波器将无法充分平滑数据，导致高频噪声没有得到有效抑制；反之，若窗口太大，则可能导致数据过度平滑，丢失关键的细节信息。
时间序列的Savitzky–Golay滤波程序
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Savitzky-Golay Filter
09-05
Savitzky-Golay Smoothing Filters.pdf 以及一些mht网页文档
三维荧光组分荷载图优化处理：基于Savitzky-Golay滤波器的平滑算法及其应用
最新发布
05-14
内容概要：本文详细介绍了如何利用Savitzky-Golay滤波器对三维荧光组分荷载图进行优化处理，解决因数据采样间隔过密或噪声干扰导致的锯齿状图形问题。文中首先分析了原始数据存在的问题，即荧光强度变化剧烈时产生的...
GEE必须会教程——Savitzky-Golay（S-G）滤波器在Sentinel影像时间序列数据的应用
Promising_GEO的博客
07-22 1806
此处创建一个包含n天（这里设置为一周时间）的时间序列数据，源于在处理哨兵-2卫星的遥感数据时，由于其两个传感器（Sentinel-2A 和 Sentinel-2B）每天可能会产生多景影像，所以我们需要对一定时间范围内的NDVI计算结果取平均。好了，经过上面的一通操作，我们得到了NDVI数据的S-G滤波结果，基本保留了原时间序列数据的形状、趋势，将高低频噪声进行有效平滑后，我们更能看出NDVI时间序列的变化趋势和大致的周期，是不是很有用呢。，因此S-G滤波器同样也适用于遥感影像的时间序列数据分析。
Savitzky-Golay滤波器基本原理
propor的专栏
04-10 4354
Savitzky-Golay滤波器
【Savitzky-Golay 滤波器】scipy.signal.savgol_filter 的使用
页页读
06-25 2364
是 SciPy 库中用于数据平滑的函数。Savitzky-Golay 滤波器通过多项式拟合来平滑数据，并保留信号的高频特性，比其他平滑方法（如移动平均）更能保留信号的特征。以下是对。
Savitzky-Golay滤波的Python实现
hjgjy的博客
04-19 4745
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Savitzky-Golay滤波的python实现前言一、高斯滤波器二、使用结果1.原先的曲线2.滤波后的曲线代码 前言 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板
Savitzky-Golay Smoothing Filter：非常简单的Savitzky-Golay平滑函数-matlab开发
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在 File Exchange 上查看了许多 Savitzky-Golay 实现后，我找不到一个像这个这样简单但有效的实现。 savGol 来自 Walter Gander 和其他人的书“使用 Maple 和 Matlab 解决科学计算中的问题”。 甘德从 1990 年的《物理学中的计算机》中引用了 Teukolsky。这是该书网站的链接：http://www.solvingproblems.ethz.ch/ g = savGol(f, nl, nr, M) f：嘈杂的数据 nl：参考点左侧的点数 nr：参考点右侧的点数 M：最小二乘多项式的阶数 例子： x = [0:1000-1]'/(1000-1); 信号= exp（-100 *（x-1/5）。^ 2）+ exp（-500 *（x-2/5）。^ 2）+ exp（-2500 *（x-3/5）。^ 2) + exp (-12500*(
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主要为大家详细介绍了python利用插值法对折线进行平滑曲线处理，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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C++版本Savitzky-Golay 滤波器，包括序列噪声去除与插值等等。
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知识搬运者
08-09 1315
代码】Savitzky-Golay平滑滤波的python。
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weixin_44943389的博客
10-10 1049
Savitzky-Golay滤波器在信号处理、光谱分析、图像处理等领域中有着广泛的应用，特别是在需要平滑信号同时保留信号特征的情况下，是一种常用的技术。它的基本原理是在信号上进行滑动窗口的线性拟合，通过对窗口内的数据进行多项式拟合来估计窗口中心的数值，从而实现信号的平滑。Savitzky-Golay滤波器是一种信号处理中常用的平滑技术，通常用于去除信号中的高频噪声或波动。：根据拟合得到的多项式函数，计算窗口中心点的估计值，作为滤波后的结果。：选择一个合适大小的滑动窗口，在这个窗口内进行数据拟合。
python S-G （Savitzky–Golay filter) 平滑滤波和kalman滤波滤掉噪声实现实例，有可视化结果
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11-10 6595
python S-G平滑滤波，kalman滤波，噪声滤除
时域方法---Savitzky-Golay 滤波器介绍，光谱分析应用（创新点:自适应窗口大小和多项式阶数的选择能够更好地处理信号的局部变化；改进的边界处理方法减少了边界效应，提高了滤波器的性能）
u013531166的博客
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Savitzky-Golay 滤波器是一种数字滤波技术，主要用于数据平滑和去噪。其主要特点是能够在保留信号重要特征（如峰值和宽度）的同时，减少噪声的影响。以下是对 Savitzky-Golay 滤波器的详细介绍。
Savitzky-Golayfilter滤波论文-Using Smoothing Algorithms to Reduce Baseline Noise in Chromatography翻译
qq_38029916的博客
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虽然大多数现代数据分析系统足以确定峰面积和峰高，但必须使用适当的积分参数才能进行良好的量化。结果将取决于：• 系统如何过滤或平均短期噪声• 数据收集频率• 用于处理数据的计算机算法短期噪声（也称为高频噪声，> 1 Hz) 对大多数信噪比(S/N) 测量具有重要意义。短期噪声是由多种因素造成的，包括探测器噪声、泵送系统的脉动和电子噪声集成系统。长期噪声（频率在0.1和 1 Hz 之间的信号变化）通常表示外部源（例如室温）或系统问题，并限制色谱峰的准确测量。
savitzky-golay滤波器python
06-28
然后使用Savitzky-Golay滤波器对数据进行平滑处理，并使用matplotlib库将结果可视化。 在代码中，`savgol_filter`是SciPy中用于Savitzky-Golay滤波的函数。`window_length`参数指定滤波器的窗口大小，`polyorder`...
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