R语言 signal包 sgolayfilt()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sgolayfilt(signal)
sgolayfilt()所属R语言包：signal

                                         Apply a Savitzky-Golay smoothing filter
                                         应用Savitzky-Golay平滑滤波器

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Smooth data with a Savitzky-Golay smoothing filter.
用Savitzky-Golay平滑滤波器的平滑的数据。


用法----------Usage----------


sgolayfilt(x, p = 3, n = p + 3 - p%%2, m = 0, ts = 1)

## S3 method for class 'sgolayFilter'
filter(filt, x, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
signal to be filtered.  
信号进行过滤。


参数：p
filter order.  
滤波器的阶数。


参数：n
filter length (must be odd).  
过滤器长度（必须是奇数）。


参数：m
return the m-th derivative of the filter coefficients.
返回的第m个衍生物的滤波器系数。


参数：ts
time scaling factor.  
时间比例因数。


参数：filt
filter characteristics (normally generated by sgolay).  
滤波器的特性（通常sgolay）产生的。


参数：...
additional arguments (ignored).  
额外的参数（忽略）。


Details

详细信息----------Details----------

These filters are particularly good at preserving lineshape while removing high frequency squiggles.
这些过滤器是特别好保存，同时消除高频波形曲线的线形。


值----------Value----------

The filtered signal, of length(x).
滤波后的信号，length(x)。


（作者）----------Author(s)----------


Original Octave version by Paul Kienzle
<a href="mailto:pkienzle@users.sf.net">pkienzle@users.sf.net</a>. Modified by Pascal Dupuis. Conversion to R by Tom Short.



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

sgolay, filter
sgolay，filter


实例----------Examples----------


# Compare a 5 sample averager, an order-5 butterworth lowpass[比较5个样品平均器，命令5巴特沃斯低通]
# filter (cutoff 1/3) and sgolayfilt(x, 3, 5), the best cubic[滤波器（截止1/3）和sgolayfilt（的x，3，5），最好的立方]
# estimated from 5 points.[估计从5点。]
bf <- butter(5,1/3)
x <- c(rep(0,15), rep(10, 10), rep(0, 15))
sg <- sgolayfilt(x)
plot(sg, type="l")
lines(filtfilt(rep(1, 5)/5,1,x), col = "red") # averaging filter[平均滤波器]
lines(filtfilt(bf,x), col = "blue")           # butterworth[巴特沃思]
points(x, pch = "x")                          # original data[原始数据]

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