Savitzky-Golay(S-G)滤波是一种数字信号处理技术,主要用于平滑和去噪数据。它通过对数据点进行局部多项式拟合来估算平滑值。与其他平滑方法(如移动平均和高斯滤波)相比,S-G滤波在保留信号特征(如峰值、宽度和高度)方面具有优势。 主要参数: 1、窗口大小(window_size):窗口大小是用于局部拟合的数据点的数量。通常选择...
S-G滤波拟合方法是由Savitzky等在1964年提出的一种基于平滑时间序列数据和最小二乘原理的卷积算法,它是一种移动窗口的加权平均算法,但其加权系数不是简单的常数窗口,而是通过在滑动窗口内对给定高阶多项式的最小二乘拟合得出,其表达式为: Yj∗=∑i=−mmCi×Yj+iN 其中, Yj∗ 为拟合值, Yj+i 为像元原...
#创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") #数据类型必须有,因为要计算需要多大内存空间 dataset = driver.Create(savepath+"\\"+filename, im_width, im_height, im_bands, datatype) dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影 if im_bands...
S-G (Savitzky-Goloy)滤波器率由Savizky 、 Golay两人共同提出,该方法在时间序列这一领域中得到了广泛的应用。最小二乘法拟合的原理,是S-G平滑滤波的基础原理,针对需要处理的数据,通过多项式加权拟合方式,同时结合一定长度窗口的大小,最终获取最小均方根误差。陈晋等人通过实验验证指出S-G滤波器参数m、d的...
python高通滤波 线性 python sg滤波 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...
接下来，对数据进行质量控制与修复。通过空间插值处理质量不可靠的像元，采用简单的方法填充缺失值，并进行比例调整，确保数据质量符合分析要求。时间序列数据的拟合重建，通过S-G滤波技术实现，提升数据连续性和稳定性。地表温度数据进行地形校正处理，确保温度数据的准确性。将月尺度数据转换为平均值，以适应...
时间序列S-G滤波之Python 根据上上篇博文(MODIS系列之NDVI(MOD13Q1)五:NDVI处理流程)做出的NDVI。我们求NDVI时间序列图,但该NDVI时序图为地表各土地类型综合的NDVI时序图。(详情同样参考该系列五博文的文底) 建议:大家应该也能发现从网上粘贴的代码,大部分在各自实际运行中会出现报错,不能运行。这其中有代码本身的...