Фильтр Савицкого-Голея

В фильтре Савицкого-Голея степень полинома, применяемого для локальной регрессии, может быть выше, чем в предыдущем способе сглаживания, при этом выполняется невзвешенная локальная регрессия. Число соседних данных (задаваемое в строке ввода Span) для сглаживания в точке должно быть нечетное, а степень полинома (задаваемая в строке ввода Degree) меньше, чем число соседних данных.

Этот способ фильтрации хорошо подходит для зашумленных сигналов, в которых при сглаживании требуется сохранить высокие частоты. При повышении степени полинома, применяемого в локальной регрессии, лучше воспроизводятся узкие и высокие пики, что и явилось определяющим фактором в выборе его в качестве метода сглаживания экспериментальных данных.

Рис.10: Фильтр Савицкого-Голея, число точек N=195, степень полинома 1. Некоторые экстремумы недостаточно точно обработаны.

Рис.11: Фильтр Савицкого-Голея, число точек N=195, степень полинома 3. Экстремумы достаточно точно обработаны.

В качестве рабочего метода сглаживания был выбран фильтр Савицкого-Голея, так как он обеспечивает наилучшую обработку локальных экстремумов, сглаживание начальной части кривой интенсивности и достаточно точно отражает колебания при больших значениях угла.

Дата добавления: 2015-07-08