1 基本定义

SG 滤波算法（Savitzky - Golay 滤波算法）是一种数字信号处理算法，用于对信号进行平滑处理。该算法利用最小二乘法拟合局部数据段，然后用拟合的函数来估计每个数据点的值，从而实现平滑处理。 SG 滤波算法的优点是可以同时实现平滑和去噪，可以有效滤除高频噪声，对于非线性信号也有较好的适应性。此外，该算法计算速度快，不需要频域转换，适用于实时信号处理。 SG 滤波算法的缺点是需要选择合适的窗口大小和多项式阶数，不同的参数会对滤波效果产生影响。此外，该算法对于信号中存在较大幅值的局部突变或者斜率变化较大的段落，可能会产生较大的误差。在实际应用中，SG 滤波算法可以用于信号平滑、去噪、信号分析等领域。

2 定义和出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：