The Unscrambler X——数据预处理之SG平滑

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https://download.csdn.net/download/LIsaWinLee/12302463The Unscrambler X 10.4
Savitzky-Golay是一种平均算法,它将多项式与数据点相匹配。然后根据这个多项式方程预测要取的平均值。

对于非数值数据或缺少数据的地方,无法执行Savitzky-Golay平滑。
Savitzky-Golay平滑所需的最小变量数是3。
The Unscrambler X——数据预处理之SG平滑_第1张图片
Savitzky-Golay Smoothing对话中,选择要平滑的矩阵。首先从下拉菜单定义数据矩阵开始。这种转换也可以在结果矩阵上执行,可以通过单击在这里插入图片描述 按钮来选择结果矩阵。对于矩阵,然后选择要包含在计算中的行和列。如果需要定义新的数据范围,请选择Define以打开Define Range dialog框,在其中可以定义新的范围。

在参数域中选择多项式阶。
例如,2的多项式阶意味着将使用二次方程来拟合数据点。
多项式的阶数必须小于或等于左右两边点的和。

平滑点的定义是分别选择左侧点和右侧点的数目。
平滑点的数量必须小于变量的数量。
如果勾选对称核框,则左边和右边的平滑点数目必须相同。
通过取消勾选此框,可以为每边设置不同数量的点(但不建议用于光谱数据)。
注意,较大的平滑点值会使数据的形状更平滑,但可能会导致一些信息的丢失。

通过选择预览结果,可以看到给定平滑设置下数据的样子。
The Unscrambler X——数据预处理之SG平滑_第2张图片

注意,在平滑操作完成之后,数据将在两端略微截断。
如果p是平滑段的左侧点的个数,q是平滑段的右侧点的个数,那么平滑变量集中的第一个p和最后一个q变量将被设为0。
这是因为没有足够的点向左(或右)去计算平滑函数的变量。

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