以下是对移动平均（Moving Average）、Savitzky-Golay滤波（SG滤波） 和 邻域平均滤波（Adjacent Averaging） 算法实现信号处理。移动平均 vs. 邻域平均：二者数学本质相同，均为窗口内均值计算。差异仅在于实现时的命名习惯（如“邻域平均”更强调局部邻域操作）。
SG滤波：基于最小二乘多项式拟合，通过保留高阶导数信息（如峰形曲率）实现高保真平滑。
选择移动平均/邻域平均：
实时性要求高（如传感器数据流处理）。
信号特征简单，无需保留高频细节（如温度趋势分析）。
对实时性要求高或噪声简单，可用移动平均。
选择SG滤波：
信号峰形关键（如FBG中心波长检测），优先选SG滤波。
光谱分析、色谱峰检测等需保留峰形特征的场景。
信号含复杂高频成分但需抑制随机噪声（如ECG信号去噪）。
边缘处理策略
镜像填充（'symmetric'）：减少边界突变，适合多数信号。
常数填充（'constant'）：适合信号首尾平稳的场景。
截断处理：输出数据变短，适合后续插值。
2025-12-29 10:31:00
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IDL批量实现影像多单波段合成LayerStacking，并进行滤波SavitzkyGolayFilter，然后再拆分为单波段
2021-06-10 16:52:17
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该代码用IDL8.5编写，利用Savitzky-Golay Smoothing Filter对图像进行SG滤波处理，输出平滑图像文件
2019-12-21 21:38:24
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