用python写一段SG滤波的程序

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现一个基本的 SG 滤波器：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 定义输入信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 应用 SG 滤波器
y = savgol_filter(x, window_length=5, polyorder=2)

# 打印输出结果
print(y)

这个示例使用 `numpy` 和 `scipy` 库来实现 SG 滤波器。其中，`x` 数组包含了我们想要滤波的信号数据。`savgol_filter` 函数通过对 `x` 应用 SG 滤波器来生成输出数组 `y`。函数的 `window_length` 和 `polyorder` 参数分别设置了滤波器的窗口大小和多项式次数。

需要注意的是，SG 滤波器是一种线性滤波器，因此它只能处理线性信号。如果你的信号是非线性的，那么你需要考虑使用其他类型的滤波器。

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用python写一段sg滤波的程序

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现一个基本的 SG 滤波器：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 定义输入信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 应用 SG 滤波器
y = savgol_filter(x, window_length=5, polyorder=2)

# 打印输出结果
print(y)

这个示例使用 `numpy` 和 `scipy` 库来实现 SG 滤波器。其中，`x` 数组包含了我们想要滤波的信号数据。`savgol_filter` 函数通过对 `x` 应用 SG 滤波器来生成输出数组 `y`。函数的 `window_length` 和 `polyorder` 参数分别设置了滤波器的窗口大小和多项式次数。

需要注意的是，SG 滤波器是一种线性滤波器，因此它只能处理线性信号。如果你的信号是非线性的，那么你需要考虑使用其他类型的滤波器。

SG滤波代码python

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现一维信号的 Savitzky-Golay 滤波：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 生成示例信号
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, size=len(x))

# 应用 Savitzky-Golay 滤波
window_size = 5  # 窗口大小
order = 2  # 多项式阶数
y_smooth = savgol_filter(y, window_size, order)

# 绘制原始信号和滤波后的信号
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y, label='Original Signal')
plt.plot(x, y_smooth, label='Smoothed Signal')
plt.legend()
plt.show()

这段代码使用 `scipy` 库中的 `savgol_filter` 函数进行滤波。首先生成了一个示例信号 `y`，然后使用 `savgol_filter` 函数对其进行滤波，并将结果保存在 `y_smooth` 中。最后使用 `matplotlib` 库绘制了原始信号和滤波后的信号的图形。你可以根据自己的需求调整窗口大小和多项式阶数。