Savitzky-Golay滤波是一种常用的数字信号处理技术,用于对连续信号进行平滑处理和噪声去除。它通过对信号进行多项式拟合,并利用拟合结果进行滤波操作。
对于多个样本/列进行Savitzky-Golay滤波,可以按照以下步骤进行操作:
import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter
# 假设有一个包含多个样本/列的数据矩阵 data
# data = np.array([[sample1], [sample2], ...])
window_length = 5 # 窗口长度
poly_order = 2 # 多项式阶数
filtered_data = np.zeros_like(data) # 创建一个与原始数据矩阵相同大小的矩阵,用于存储滤波结果
for i in range(data.shape[0]):
filtered_data[i] = savgol_filter(data[i], window_length, poly_order)
# filtered_data 中存储了滤波后的结果
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