数据处理：应用Savitzky-Golay算法对数据进行平滑化处理

概念

照抄百度百科，相关推导wiki可见https://en.wikipedia.org/wiki/Savitzky%E2%80%93Golay_filter英语wiki，部分用户可能不可见，原因大家都懂
Savitzky-Golay滤波拟合法是根据NDVI时间序列曲线的平均趋势，确定合适的滤波参数，用多项式实现滑动窗内的最小二乘拟合；利用Savitzky-Golay滤波方法（基于最小二乘的卷积拟合算法）进行迭代运算，模拟整个NDVI时序数据获得长期变化趋势。
非对称高斯函数拟合法是使用分段高斯函数（曲线）组合来模拟植被季相生长（物候）规律、一个组合代表一次植被盛衰过程，最后通过平滑连接各高斯拟合曲线，实现时间序列重建。具体过程包括：区间提取（在时间维选择一最大值或最小值区间作为局部拟合区间）、局部拟合（使用高斯拟合函数对局部区间数据进行拟合）、整体连接（将局部拟合结果合并）。

使用

这个算法可以对我们比较离散的点做平滑化处理
可用于数据预处理等，可以降低背景噪声，比如在使用SVM前做一下
scipy中的signal子模块能实现这样的功能

import scipy
scipy.signal.savgol_filter(x, window_length, polyorder)

x为要滤波的信号
window_length即窗口长度
取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
polyorder为多项式拟合的阶数。
它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。