1 基本定义 移动中位数滤波算法是一种基于中位数的滤波方法，它通过对信号进行滑动窗口处理，每次取窗口内的中位数作为当前点的估计值，以去除噪声。该算法的主要思想是利用中位数的鲁棒性，对信号中的噪声进行有效的消除。 具体来说，移动中位数滤波算法的步骤如下： 定义一个滑动窗口大小，窗口大小通常为奇数。 将窗口依次向前移动，每次取窗口内的中位数作为当前点的估计值。 重复步骤 2，直到处理完整

1 基本定义 一维信号NLM非局部均值滤波算法是一种基于非局部均值思想的滤波方法，它通过对信号进行分块，计算每个块与其他块之间的相似度，以非局部均值的方式去除噪声。该算法的主要思想是在一定范围内寻找与当前块相似的块，以这些块的非局部均值作为当前块的估计值，以达到去除噪声的效果。 具体来说，一维信号NLM非局部均值滤波算法的步骤如下： 将信号分成多个块，每个块的大小为w。 对每个块，计算

1 基本定义 小波去噪滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法，它通过对信号进行小波变换来分解信号的频率分量，并根据信号的特点选择合适的阈值处理方法来去除噪声。该算法的主要思想是将信号分解成多个频率分量，根据信号的特点选择合适的阈值处理方法对每个频率分量进行去噪处理，然后将去噪后的频率分量进行合成，得到平滑后的信号。 具体来说，小波去噪滤波算法的步骤如下： 对信号进行小波分解，得到多个频率分

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