​平滑滤波

资 源 简 介

​平滑滤波

详 情 说 明

平滑滤波是一种常用的信号处理技术，主要用于消除数据中的随机噪声并保留有用信号特征。其核心思想是通过对相邻数据点的加权平均来实现噪声抑制效果。

常见的平滑滤波算法包括移动平均法和高斯滤波法。移动平均法采用固定窗口大小，对窗口内所有数据点取算术平均值；而高斯滤波则使用高斯函数作为权重系数，距离中心点越近的数据权重越大。

在实现平滑滤波时需要注意几个关键点：窗口大小的选择会直接影响平滑效果和信号细节保留程度，较大的窗口平滑效果更好但会损失高频细节；边界处理需要考虑数据起始和结束位置的特殊情况；实时性要求高的场景还需要考虑计算效率优化。

有效的平滑滤波能显著提升数据质量，为后续的信号分析、特征提取等处理步骤奠定基础。