噪声过滤器(Savitzki Golay)和插值(Interp1d) Python之间的区别是什么

Question

我想知道过滤和插值数据有什么不同。

我现在正在比较

savgol_filter(itp(xx), window_size, poly_order)

和

itp = interp1d(x,y, kind='nearest')

我知道过滤器过滤了数据中的噪声，所以它们更平滑。但是插值也是一样的。

我的目的是平滑数据，这样数据就会不断上升。如果它们永远不会上升，那么只调整那些打破它的值。如果有上升=没有调整。你推荐使用什么？谢谢!

Answer 1

假设您有一系列离散的数据点，例如在特定时间测量的数据点。

• 插值是一种在两个测量值之间一次猜测序列的值的方法。例如，温度每小时测量一次，但您希望每半小时测量一次温度值。如果数据有噪声，插值也会有噪声。
• 滤波是一种降低数据中噪声的方法。测量给出的值是实际值加上随机噪声。对于多个测量，假设实际值保持不变，而噪声值将发生正负变化。因此，通过在足够多的测量上取平均值，噪声的贡献平均为零。

在数据上拟合模型是另一种从数据中去除噪声的类似方法。实际上，取平均值类似于使用直线作为模型来拟合数据。进行线性回归是对任何直线的拟合，即找到最能描述数据的直线。

Savitzky-Golay滤波器对数据序列(窗口)的连续部分执行连续拟合，以便局部降低噪声。