面向信号处理的特征保持平滑技术
在数据分析领域，信号处理中的噪声问题始终是一个重要议题。无论是实验数据、金融时间序列还是其他形式的信号处理，噪声都会干扰目标模式和趋势的识别。尽管存在多种降噪方法，但在处理短时信号时，算法的性能往往比执行效率更为重要。在众多方法中Savitzky-Golay滤波器因其独特的特征保持能力而脱颖而出。
Savitzky-Golay滤波器由Abraham Savitzky和Marcel J. E. Golay于1964年提出，是一种应用广泛的数字滤波器，可用于数据平滑和微分运算。与传统的中值滤波或均值滤波等容易造成信号特征损失的方法相比，Savitzky-Golay滤波器能够在实现信号平滑的同时保持原始信号的关键特征。这一特性使其在信号形状和特征保持要求较高的应用场景中具有显著优势。
本文将系统地介绍Savitzky-Golay滤波器的原理、实现和应用。我们将从基本原理出发，通过数学推导和直观解释，深入理解该滤波器的工作机制。同时将结合Python实现，展示其在实际应用中的效果。
Savitzky-Golay滤波器原理
Savitzky-Golay滤波器是一种基于局部多项式回归的数字滤波器，其核心是通过线性最小二乘法将低阶多项式拟合到相邻数据点的滑动窗口中。该方法的主要优势在于能够在降低噪声的同时保持信号的高阶矩，这意味着信号的峰值、谷值等特征可以得到较好的保持。
滤波器的工作过程可以概括为：在信号序列上滑动固定大小的窗口，对窗口内的数据点进行多项式拟合。窗口大小和多项式阶数是该算法的两个关键参数。算法在每个窗口位置计算多项式在中心点处的值，将其作为该点的滤波输出。通过对每个数据点重复此过程，最终得到完整的滤波信号。
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