作者：藏云阁主 一、简介在实际的工程应用中，经常会遇到初始结果噪声太多的问题，比如信号强度抖动的太厉害，比如视频流中的bbox抖动的太厉害，比如光谱信号抖动的太厉害等等，这时候就需要一些简单的滑动平均算法。滑动平均其实是一个很朴素的方法，但是要与实际结合，构造出合适的平滑方式，是需要一些思考的。下面我将分别介绍滑动平均法（Moving Average）、指数滑动平均法（Exp
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2023-06-21 14:13:05
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# SG 滤波与 Python 实现
在信号处理和数据分析的领域，滤波是一种重要的加工手段，我们常用它来去除噪声或提取信号的特定特征。其中，Savitzky-Golay（SG）滤波是一种非常有效的方法，特别是在光谱数据中应用广泛。这种方法通过拟合局部多项式并计算其导数来平滑数据，从而保留信号的特征。
## 什么是 Savitzky-Golay 滤波？
Savitzky-Golay 滤波器通过
目录savgol_filter简介savgol_filter原理参数window_length对平滑的效果参数polyorder的平滑效果 savgol_filter简介Savitzky-Golay滤波器最初由Savitzky和Golay于1964年提出，是光谱预处理中常用滤波方法，它的核心思想是对一定长度窗口内的数据点进行k阶多项式拟合，从而得到拟合后的结果。对它进行离散化处理后后，Ｓ-Ｇ 滤
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2024-04-16 13:01:04
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1、不讲理论推导，直接上实例，传参即用，欢迎咨询s-g滤波有滞后性，需要缓存一定的数据，kalman滤波则无需缓存数据，可达到实时效果import pandas as pd
from scipy.signal import savgol_filter as sg
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# sg 滤波算法 s
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2023-10-14 16:36:39
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Python开发之实现SG滤波1 SG滤波2 借助Python中的scipy.signal库实现SG滤波3 手动代码实现SG滤波 前言：主要介绍SG滤波的Python实现，顺带介绍SG滤波的实现原理。 1 SG滤波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
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2023-10-04 10:04:06
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Python实现SG滤波算法
SG滤波是一种数字信号处理技术，用于平滑和去噪信号。在这篇文章中，我将教给你如何使用Python实现SG滤波算法。让我们开始吧！
整件事情的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 预处理数据 |
| 4 | 定义滤波器参数 |
| 5 | 应用SG滤波算法 |
| 6 |
原创
2023-12-21 10:55:29
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文章目录1 简介2 数据背景3 S-G平滑滤波实操4 完整代码 该篇文章针对火焰光谱数据使用S-G平滑滤波对原始光频信息本身带有的较多的噪声信号的火焰毛刺数据进行处理，减少由于噪声导致的对火焰有效红外光谱特征数据的正确获取结果产生较大的影响，包括模型原理，Python实操及对应的可视化分析和结果解读。1 简介 S-G （Savitzky-Goloy）滤波器率由Savizky 、 Golay两
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2024-06-06 12:06:26
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OpenCV中实现了粒子滤波的代码，位置在c:\program files\opencv\cv\src\cvcondens.cpp文件，通过分析这个文件，可以知道库函数中如何实现粒子滤波过程的。首先是从手册上拷贝的粒子滤波跟踪器的数据结构：typedef struct CvConDensation
{
int MP; // 测量向量的维数： Dimension of measu
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2024-08-29 15:34:54
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# 如何实现SG平滑滤波（Savitzky-Golay Smoothing Filter）在Java中的应用
## 引言
SG平滑滤波是一种用于平滑数据的可靠方法，尤其是在信号处理中。它通过多项式拟合局部数据点，使数据变得光滑，同时保持数据的特征。本文将逐步引导你如何在Java中实现SG平滑滤波，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在实现SG平滑滤波之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是
原创
2024-08-17 04:59:20
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图像处理_滤波器（1）图像的平滑处理 图像的平滑也称模糊，平滑处理需要一个滤波器，最常用的滤波器就是线性滤波器，线性滤波器的输出像素值是g(x,y)，是输入像素值是 f(x,y)的加权和：  
AMCL是ros导航中的一个定位功能包。其实现了机器人在2D平面中基于概率方法的定位系统。该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机器人的位姿。MCL与AMCL的区别它们最重要的区别应该是重采用过程。AMCL在采样过程中仍然会随机的增加小数量的粒子。这一步骤正式为了解决MCL不能处理的重定位问题。当粒子逐渐聚集，其它地方的粒子将慢慢消失。对于MCL来说，如果此时将机器人搬动到另一个地方。此时原来正确
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2024-06-06 12:52:25
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1.空间过滤器如果说按照属性筛选要素是带有数据库特征的话，那么，根据空间位置的筛选就是纯GIS了。在OGR中，使用了Spatial filters（空间过滤）这一术语表征这一功能。OGR提供的空间过滤功能有两种，一种是SetSpatialFilter(geom)—过滤某一类型的Feature，如参数中的Polygon，效用就是选出Layer中的所有Polygon覆盖的要素（注意，只要相交即可，不必
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2023-10-19 00:23:40
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平滑，也称为模糊，是一种简单而经常使用的图像处理操作。 要执行平滑操作，我们将对我们的图像应用过滤器。最常见的滤波器类型是线性的，其中输出像素的值(i.e. g(i,j))，被确定为输入像素值的加权和 (i.e. f(i+k,j+l)) : 被称为内核，它只不过是滤波器的系数。h(k,l)它有助于将过滤器可视化为跨越图像滑动的系数窗口。平均滤波这个过滤器是最简单的！每个输出像素是其内核邻居的均值（
作者 | Will 编辑 | 汽车人概率论基础边缘概率边缘概率是相对于联合概率而言的的，虽然你有两个变量（x,y）但是你可以只考虑x或者y的分部，好像另外一个不存在一样，写作 P(x) 或者 P(y) 。 离散概率和为1，即： 为了简化符号，在可能时通常省略随机变量的明确表示，而是使用常见的缩写 P(x) 代替 P(X=x) 。联合概率和独立两个随机变量
## Python中SG滤波器的参数
### 引言
SG滤波器（Savitzky-Golay filter）是一种常用的数字信号处理滤波器，它能够用于平滑和去噪信号。其特点是具有低延迟、频率选择性好以及较高的抗噪声性能。在Python中，我们可以使用`scipy.signal`模块中的`savitzky_golay`函数来实现SG滤波器。
本文将介绍SG滤波器的基本原理和参数设置，并通过代码
原创
2023-09-13 17:19:39
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# MATLAB的sg滤波在Python中的实现方案
## 引言
在信号处理领域，Savitzky-Golay（SG）滤波器常用于平滑数据，可以有效保留信号的高频特征。尽管MATLAB对SG滤波器的支持非常好，但在Python中，我们同样可以实现相似的功能。本文将探讨如何在Python中使用SciPy库实现SG滤波，提供全面的步骤和代码示例。
## 项目目标
本项目旨在通过Python实现
原创
2024-10-26 04:27:44
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本期记录只上干活，废话不多说，主要是后面与HEG配合使用，实现一系列研究与反演操作。python环境：Python 3.5.2 +Pycharm模块包：pyhdf安装方法(命令行输入)：pip install pyhdf一、获取hdf数据集：from pyhdf.SD import SD
HDF_FILR_URL = "E:\Persona_project\Py-Program\RS\modis\
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2023-06-30 16:10:38
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做传感器信号处理，卡尔曼率噪声效果很好，简单记录下1．简介(Brief Introduction)在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得
语法y = filter(b,a,x)y = filter(b,a,x,zi)y = filter(b,a,x,zi,dim)[y,zf] = filter(___)说明y = filter(b,a,x) 使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数 对输入数据 x 进行滤波。如果 a(1)
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2023-09-22 20:09:07
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小梅哥的《FPGA系统设计与验证实战指南》一、算法介绍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。高斯滤波后
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2023-09-08 10:23:58
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