一般的な方法

 

前提

すべてのスムージングアルゴリズムでは、データが等距離データであると仮定しています。非等距離データは、補間を適用し、非等距離データの最小時間差を使用してデータを再サンプリングすることにより、等距離データに変換します。

MS 以外のデータは、スプライン補間を使用して変換されます。

MS データの場合、変換はスムージングアルゴリズムによって異なります。Savitzy-Golay では、スプライン補間が使用されます。移動平均またはガウスでは、線形補間が使用されます。

スムージング - 基本のアルゴリズム

すべてのスムージングアルゴリズムは、以下のアプローチを使用し、スムージング係数から計算されたサイズ 2m+1 のウィンドウを適用します。

場所

a	スムージング係数の配列
x'	スムージングされたシグナル
m	スムージングウィンドウの半値幅を指定する偶数

このアプローチにより、合計ウィンドウサイズに対する奇数 2m+1 が得られます。

エッジの処理

スムージング係数はノーマライズされるため、エッジには特別な考慮が必要です。

移動平均およびガウスフィルターの場合、左または右のエッジでウィンドウが切り取られ、合計が 1 になるように係数が再計算されます（ノーマライズ）。

Savitzy-Golay の場合、処理はより複雑になります。シグナルのエッジ付近でも Savitzky-Golay フィルターの特性を保持する必要があるためです。アルゴリズムの詳細を参照してください。