python - Python：平滑曲线看起来与原始数据相同？

Question

我正在使用 Python 3 来平滑光谱数据集，以（希望）更可靠地拟合数据，并且遇到了一些我似乎无法确定的障碍。

使用 Savitzky-golay 过滤器或 scipy 的 make_interp_spline 尝试平滑数据，如果我选择大于或等于实际数据点数的点数，“平滑”数据的输出与原始数据相同（152）在数据的这个小区域（见图1）

我假设它的实现可以正常工作，因为“插值”以创建一个新的 x 值数组，其少于原始 152 个数据点会产生您所期望的结果：这里的特征更粗略的表示（图. 2)

我目前的实现如下：

from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline

xnew = np.linspace(np.min(Hf_5pct_1[0:152,0]+Offset_6_22),np.max(Hf_5pct_1[0:152,0]+Offset_6_22), 50)

spl = make_interp_spline(Hf_5pct_1[0:152,0]+Offset_6_22, test1, k=3)
y_smooth = spl(xnew)

plt.figure()
plt.plot(xnew, y_smooth, 'b')

我是否错过了这种插值的要点，还是应该使用不同的方法来消除原始数据中的噪声？

谢谢！

标签： pythoninterpolationsmoothing