SG算法解析

Savitzky-Golay 滤波器的核心代码主要集中在计算投影矩阵B并使用这个矩阵对输入信号进行滤波。这部分核心代码包括计算B矩阵、处理边界效应和进行实际滤波操作。以下是对核心代码的一点解释:

① 计算 Savitzky-Golay 投影矩阵B

复制代码
B = sgolay(order, framelen, weights); % 计算 Savitzky-Golay 投影矩阵

Savitzky-Golay 投影矩阵B是通过多项式拟合计算出来的。这个矩阵用于对输入信号进行平滑处理。函数 sgolay 负责生成这个矩阵。

② 处理数据的维度

复制代码
if isempty(dim)
    [x, nshifts] = shiftdim(x); % 沿第一个非单维度工作
else
    perm = [dim, 1:dim-1, dim+1:ndims(x)];
    x = permute(x, perm); % 将 DIM 置于第一维度
end

if size(x, 1) < framelen, error(message('signal:sgolayfilt:InvalidDimensionsTooSmall')), end

这段代码确保信号x的长度至少为 framelen,并将数据沿指定维度进行处理。

③ 计算滤波结果

前端过渡

复制代码
ybegin = B(end:-1:(framelen-1)/2+2,:) * x(framelen:-1:1,:);

这部分代码计算信号的前端过渡部分。通过倒序取出 framelen 个数据点并与矩阵B相乘,计算出平滑后的前端部分。

稳态输出

复制代码
ycenter = filter(B((framelen-1)/2+1,:), 1, x);

这部分代码计算信号的稳态输出部分。通过应用 filter 函数进行卷积操作,实现对信号中心部分的平滑处理。

后端过渡

复制代码
yend = B((framelen-1)/2:-1:1,:) * x(end:-1:end-(framelen-1),:);

这部分代码计算信号的后端过渡部分。通过倒序取出信号末尾的 framelen 个数据点并与矩阵B相乘,计算出平滑后的后端部分。

合并结果

复制代码
y = [ybegin; ycenter(framelen:end,:); yend];

将前端过渡部分、稳态输出部分和后端过渡部分合并,得到完整的平滑信号。

④ 恢复原始数据的形状

复制代码
if isempty(dim)
    y = shiftdim(y, -nshifts); % 恢复原始维度
else
    y = ipermute(y, perm); % 恢复原始维度顺序
end

将平滑后的信号恢复到与输入信号相同的维度顺序。

相关推荐
AI科技星6 分钟前
自然本源——空间元、氢尺、探针与场方程
数据结构·人工智能·算法·机器学习·计算机视觉
小O的算法实验室15 分钟前
2025年CMAME SCI2区,基于优先级驱动搜索、具备动态候选解管理策略的粒子群算法,深度解析+性能实测
算法·论文复现·智能算法·智能算法改进
吃着火锅x唱着歌19 分钟前
LeetCode 2874.有序三元组中的最大值II
数据结构·算法·leetcode
xxxxxmy29 分钟前
相向双指针—三数之和
python·算法·相向双指针
Blossom.11829 分钟前
基于知识图谱+LLM的工业设备故障诊断:从SQL日志到可解释推理的实战闭环
人工智能·python·sql·深度学习·算法·transformer·知识图谱
conkl34 分钟前
梅森旋转算法深度解析:构建更健壮的前端请求体系
前端·算法·状态模式
老黄编程44 分钟前
点云NARF关键点原理、算法描述及参数详细描述
算法·点云·narf特征点
CoovallyAIHub1 小时前
NeurIPS 2025时间检验奖:10年之后再谈Faster R-CNN
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub1 小时前
1024层网络让强化学习性能飙升50倍,NeurIPS 2025最佳论文揭示深度scaling的力量
深度学习·算法·计算机视觉
adfass1 小时前
桌面挂件时钟/多功能时钟C++
开发语言·c++·算法