Чем метод скользящего среднего отличается от фильтра Савицкого-Голея?

Метод скользящего среднего и фильтр Савицкого-Голея отличаются подходами к сглаживанию данных. docs.exponenta.ru

Метод скользящего среднего заключается в замене исходных значений членов ряда средним арифметическим значений нескольких ближайших к нему членов. {10-host} Этот процесс позволяет сгладить резкие колебания в сигнале, сохраняя общий тренд. {7-host} Метод скользящего среднего используется для сглаживания временных рядов с целью исключения влияния случайной составляющей. {10-host}

Фильтр Савицкого-Голея основан на методе наименьших квадратов и предполагает подгонку последовательных подмножеств смежных точек данных к полиному низкой степени. en.wikipedia.org Этот метод часто используется с частотными данными или со спектроскопическими (пиковыми) данными. docs.exponenta.ru Для частотных данных метод эффективен при сохранении высокочастотных компонентов сигнала. docs.exponenta.ru Для спектроскопических данных метод эффективен при сохранении более высоких моментов пика, таких как ширина линии. docs.exponenta.ru

Таким образом, метод скользящего среднего больше ориентирован на сглаживание резких колебаний, в то время как фильтр Савицкого-Голея предназначен для работы с данными, где важно сохранить высокочастотные компоненты сигнала. docs.exponenta.ru