matlab中的S-G平滑算法

采用S-G平滑对所采集的数据进行平滑，去除数据图只的毛躁。

function fc=sgsdf（xndnx0flag）
%Function:
%       Savitzky-Golay Smoothing and Differentiation Filter
%       The Savitzky-Golay smoothing/differentiation filter （i.e. the polynomial smoothing/differentiation filter 
%       or  the least-squares smoothing/differentiation filters） optimally fit a set of data points to polynomials
%       of different degrees. 
%       See for details in Matlab Documents （help sgolay）.  The sgolay function in Matlab can deal with only 
%       symmetrical and uniformly spaced data of even number.
%       This function presented here is a general implement of the sgolay function in Matlab. The Savitzky-Golay filter
%       coefficients for even number nonsymmetrical and nonuniformly spaced data can be obtained. And the filter coefficients
%       for the initial point or the end point can be obtained too.In addition either numerical results or symbolical 
%       results can be obtained.
%Usage:
%       fc   = sgsdf（xndnx0flag）
%       x    = the original data point e.g. -5:5 
%       n    = polynomial order                    default=1
%       dn   = differentation order （0=smoothing）  default=0
%       x0   = estimation point                    default=0
%       flag = numerical（0） or symbolical（1）       default=0
%       fc   = filter coefficients obtained.
%Notes:
%1.     x  can be arbitrary e.g. odd number or even numbersymmetrical or nonsymmetrical uniformly spaced 
%          or nonuniformly spaced etc.       
%2.     x0 can be arbitrary e.g. the initial pointthe end pointetc.
%3.     Either numerical results or symbolical results can be obtained.
%Example:
%       sgsdf（[-3:3]2000）
%       sgsdf（[-3:3]2001）
%       sgsdf（[-3:3]20-31）
%       sgsdf（[-3:3]2121）
%       sgsdf（[-2:3]211/21）
%       sgsdf（[-5:2:5]2101）     
%       sgsdf（[-1:1 2:2:8]2001）
%Author:
%       Jianwen Luo  2003-10-05
%       Department of Biomedical Engineering Department of Electrical Engineering
%       Tsinghua University Beijing 100084 P. R. China  
%Reference
%[1]A. Savitzky and M. J. E. Golay “Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures“ 
%   Analytical Chemistry vol. 36 pp. 1627-1639 1964.
%[2]J. Steinier Y. Termonia and J. Deltour “Comments on Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Square Procedures“
%   Analytical Chemistry vol. 44 pp. 1906-1909 1972.
%[3]H. H. Madden “Comments on Savitzky-Golay Convolution Method for Least-Squares Fit Smoothing and Differentiation of Digital Data“ 
%   Analytical Chemistry vol. 50 pp. 1383-1386 1978.
%[4]R. A. Leach C. A. Carter and J. M. Harris “Least-Squares Polynomial Filters for Initial Point and Slope Estimation“ 
%   Analytical Chemistry vol. 56 pp. 2304-2307 1984.
%[5]P. A. Baedecker “Comments on Least-Square Polynomial Filters for Initial Point and Slope Estimatio

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        122  2008-05-14 18:20  sgsdf\Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url

     文件       4126  2005-12-05 12:16  sgsdf\program\sgsdf.m

     文件      11530  2003-10-05 20:38  sgsdf\program\test_sgsdf.m

     文件       3434  2008-05-15 08:26  sgsdf\使用帮助：新手必看.htm

     目录          0  2008-06-03 13:25  sgsdf\program

     目录          0  2016-10-17 12:18  sgsdf

----------- ---------  ---------- -----  ----

                19212                    6