python近红外光谱预处理平滑

近红外光谱预处理中的平滑处理是指对光谱数据进行平滑化，以去除噪声和提高信号的质量。在Python中，可以使用不同的方法进行近红外光谱预处理平滑。

一种常用的平滑方法是移动平均法，通过计算数据点周围的平均值来平滑光谱曲线。这可以通过使用NumPy库中的convolve函数来实现。另外，还可以使用SciPy库中的savgol_filter函数来进行Savitzky-Golay平滑。这种方法利用多项式拟合光谱曲线的局部区域来平滑数据。

下面是使用移动平均法和Savitzky-Golay平滑的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 原始光谱数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 移动平均法平滑
window_size = 3
smoothed_data = np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')

# Savitzky-Golay平滑
smoothed_data_sg = savgol_filter(data, window_length=window_size, polyorder=2)

# 输出平滑后的数据
print("移动平均法平滑结果:", smoothed_data)
print("Savitzky-Golay平滑结果:", smoothed_data_sg)

在上述示例代码中，我们使用了一个简单的数据集进行演示，并设置了窗口大小为3。你可以根据实际需求进行调整。使用移动平均法时，我们通过将窗口内的数据点进行平均来平滑数据。而使用Savitzky-Golay平滑时，我们使用多项式拟合方法对局部区域的数据进行拟合来平滑数据。

请注意，上述示例代码只是演示了平滑处理的基本方法，并不涉及到近红外光谱数据集。如果你有特定的光谱数据集，你需要根据实际情况进行数据加载和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [光谱预处理](https://blog.csdn.net/qq_51423298/article/details/123322064)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [光谱预处理算法(python版本)](https://blog.csdn.net/Echo_Code/article/details/121202636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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