上边代码限定了窗宽是3了吗

对不起，我之前的回答有误。上述代码中并没有限定窗宽为3。我混淆了之前提到的前向滤波器系数 `[1, 2, 1]` 和普通的 RTS 滤波器。

实际上，普通的 RTS 滤波器是基于递归三角平滑（Recursive Triangle Smoothing）的一种滤波方法，窗宽可以根据需要进行调整。它的前向滤波器和反向滤波器系数都是根据窗宽计算得出的。

以下是根据窗宽自动计算 RTS 滤波器系数的代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import lfilter

def rts_smooth(data, window):
    m, n = data.shape  # 获取数据的行列数

    # 计算 RTS 滤波器系数
    alpha = 2 / (window + 1)
    forward_coeffs = [alpha] * window
    backward_coeffs = [alpha] * window

    # 平滑处理
    smoothed_data = np.zeros((m, n))  # 创建一个全零数组，用于存储平滑后的数据

    for i in range(n):
        smoothed_data[:, i] = lfilter(forward_coeffs, backward_coeffs, data[:, i])

    # 填充首尾行为0的数据
    smoothed_data[0, :] = data[0, :]
    smoothed_data[-1, :] = data[-1, :]

    return smoothed_data

在上述代码中，我们添加了一个 `window` 参数来指定窗宽。根据窗宽，我们计算了前向滤波器和反向滤波器的系数。然后，我们使用 `lfilter` 函数对数据进行平滑处理，并填充了首尾行为0的数据。

你可以将你的数据和窗宽传递给 `rts_smooth` 函数进行处理，并获取平滑后的结果。这样，你就可以根据需要调整窗宽，并使用 RTS 滤波器进行平滑处理。