ランダムな信号を生成して、sgolayfiltを使用して平滑化します。多項式の次数 3 およびフレーム長 11 を指定します。元の信号と平滑化された信号をプロットします。

order = 3; framelen = 11; lx = 34; x = randn(lx,1); sgf = sgolayfilt(x,order,framelen); plot(x,':'） 抓住上plot(sgf,'.-') legend('信号','sgolay')

関数sgolayfiltは，と中心の行B(sgolay）のの行って，ほとんどの处理実行ます。结果结果ははフィルターフィルター处理处理さされ信号信号の定常定常定常状态状态部分部分部分です。

m = (framelen-1)/2; B = sgolay(order,framelen); steady = conv(x,B(m+1,:),'相同的'); plot(steady) legend('信号','sgolay','steady')

信号エッジの近傍のサンプルは対称ウィンドウの中心に配置できないため、異なる方法で扱わなければなりません。

開始時の過渡状態を求めるため、行列はBの最初の(framelen-1)/2行を信号の最初のframelenサンプルで乘算ます。

ybeg = b（1：m，：）*x（1：framelen）;

終了時の過渡状態を求めるため、行列はBの最后の(framelen-1)/2行を信号の最後のframelenサンプルで乘算ます。

yend = b（Framelen-M+1：Framelen，：）*x（lx-framelen+1：lx）;

過渡状態と定常状態部分を連結して、完全な信号を生成します。

cmplt = steady; cmplt(1:m) = ybeg; cmplt(lx-m+1:lx) = yend; plot(cmplt) legend('信号','sgolay','steady','complete'） 抓住off

最小化に重みを加えると、Bの対称性がこわれ、正しい解を得るために追加のステップが必要になります。

${\mathit{F}}_{\mathit{s}}=7418\mathrm{Hz}$でサンプリングされた音声信号を読み込みます。ファイルには、"MATLAB®" という単語を発声している女性の録音音声が含まれています。

loadmtlbt = (0:length(mtlb)-1)/Fs;

21の长データフレームに多项次数次数ががががががががががフィルターフィルターフィルターフィルターフィルターを适用ししてて，信号を平滑平滑化化ししますますます。元元のののの信号信号とフィルターフィルターフィルターさささ。

rd = 9; fl = 21; smtlb = sgolayfilt(mtlb,rd,fl); subplot(2,1,1) plot(t,mtlb) axis([0.2 0.22 -3 2]) title('Original') grid subplot(2,1,2) plot(t,smtlb) axis([0.2 0.22 -3 2]) title('Filtered') grid

計算を繰り返しますが、今回はカイザー ウィンドウを重みベクトルとして使用します。形状係数 $\beta =38$を指定します。新しいフィルター処理された信号をプロットします。

kmtlb = sgolayfilt（mtlb，rd，fl，kaiser（fl，38））;子图（2,1,2）保留上plot(t,kmtlb) axis([0.2 0.22 -3 2]) holdoff