Mudando média de golim savitzky

Esta classe contém métodos para suavizar dados bidimensionais, isto é, uma superfície, z f (x. Y). É oferecida uma escolha do método de suavização: alisamento do filtro Savitzky-Golay Dados suavizados Derivados suavizados, suavização da janela média móvel Dados suavizados A classe também contém métodos para: Interpolação dentro dos dados suavizados Veja CurveSmooth para o equivalente unidimensional desta classe, ou seja, para a curva Suavização Veja ThreeDimensionalSmooth para o equivalente tridimensional desta classe. SUMMARY OF METHODS public SurfaceSmooth (double xData, double yData, double zData) public SurfaceSmooth (double zData) public SurfaceSmooth (double xData, double yData, Matrix zData) public SurfaceSmooth (Matrix zData ) Public SurfaceSmooth (flutuante xData, float yData, float zData) público SurfaceSmooth (float zData) public SurfaceSmooth (longo xData, longo yData, long zData) public SurfaceSmooth (long zData) public SurfaceSmooth (int xData, int yData, int zData) público SurfaceSmooth (int zData) public SurfaceSmooth (BigDecimal xData, BigDecimal yData, BigDecimal zData) público Sur FaceSmooth (BigDecimal zData) public SurfaceSmooth (BigInteger xData, BigInteger yData, BigInteger zData) public double plotMovingAverageY (int xIndex) CONSTRUTORES público SurfaceSmooth (double xData, double yData, double zData) público SurfaceSmooth (duplo xData, double yData, Matrix zData) público SurfaceSmooth (float xData, float yData, float zData) public SurfaceSmooth (longo xData, long yData, long zData) public SurfaceSmooth (int xData, int yData, int zData) public SurfaceSmooth (BigDecimal xData, BigDecimal yData, BigDecimal zData) public SurfaceSmooth ( BigInteger xData, BigInteger yData, BigInteger zData) Uso: SurfaceSmooth ssm novo SurfaceSmooth (xData, yData, zData) Cria uma instância de SurfaceSmooth. Os dados são inseridos como arrays do x. Valores y e z, argumentos xData. YData e zData. Para uma superfície, z f (x. Y). Os dados podem ser inseridos como tipo duplo, flutuante, longo, int, BigDecimal, BigInteger ou como qualquer tipo de dados apropriado através da Matriz. Todos os dados, exceto os tipos BigDecimal e BigInteger, são convertidos em tipo duplo antes do processamento. BigInteger é convertido em BigDecimal. O alavanca de janela média móvel é realizada em aritmética de precisão arbitrária para dados inseridos BigDecimal e BigInteger. A filtragem de Savitzky-Golay é realizada em aritmética de precisão dupla para dados inseridos BigDecimal e BigInteger. Os dados são ordenados como valores ascendentes de x e ascendente antes do processamento. A ordenação dos dados no argumento z da matriz z deve ser como: onde m é o número de valores x no argumento xData e n é o número de valores y no argumento yData. Ou seja, o argumento ZD da matriz 2D zData deve ser dimensionado como zDatanm onde n é o número de y yData valores e m é o número de x xData valores. Público SurfaceSmooth (double zData) público SurfaceSmooth (Matrix zData) público SurfaceSmooth (float zData) público SurfaceSmooth (long zData) public SurfaceSmooth (int zData) public SurfaceSmooth (BigDecimal zData) público SurfaceSmooth (BigInteger zData) Uso: SurfaceSmooth ssm novo SurfaceSmooth (zData ) Cria uma instância de SurfaceSmooth. Os dados são inseridos como uma matriz de valores z, argumento zData. Para uma superfície, z f (x. Y). À medida que não são inseridos valores x ou y, os dados são tratados como dados amostrados com valores x iguais e valores iguais. Os valores de 0, 1, 2. a m -1 são atribuídos aos valores m x. Os valores de 0, 1, 2. a n -1 são atribuídos aos valores de n y. Os dados podem ser inseridos como tipo duplo, flutuante, longo, int, BigDecimal, BigInteger ou como qualquer tipo de dados apropriado através da Matriz. Todos os dados, exceto os tipos BigDecimal e BigInteger, são convertidos em tipo duplo antes do processamento. BigInteger é convertido em BigDecimal. O alavanca de janela média móvel é realizada em aritmética de precisão arbitrária para dados inseridos BigDecimal e BigInteger. A filtragem de Savitzky-Golay é realizada em aritmética de precisão dupla para dados inseridos BigDecimal e BigInteger. ALISADOR MÉTODOS Savitzky-GOLAY MÉTODOS DE FILTRO Savitzky-Golay alisados ​​Curves public double savitzkyGolay (int sgFilterWidthx, int sgFilterWidthy) savitzkyGolay public double (int sgFilterWidth) getsavitzkyGolaySmoothedValues ​​duplas públicas () Uso: smoothedData ssm. savitzkyGolay (sgFilterWidthx, sgFilterWidthy) Esse método retorna o alisou Valores z, para os dados inseridos através dos argumentos do construtor, usando um filtro bidimensional Savitzky-Golay de largura sgFilterWidthx pontos na dimensão x e de largura sgFilterWidthy pontos na dimensão y. O valor padrão do grau do polinômio de montagem é 4. Esse valor pode ser reiniciado usando o método setSGpolyDeg. Uso: smoothedData ssm. savitzkyGolay (sgFilterWidth) Este método retorna os valores suavizados z, para os dados inseridos através dos argumentos do construtor, usando um filtro bidimensional Savitzky-Golay de largura sgFilterWidth pontos na dimensão x e da mesma largura, pontos sgFilterWidth , Na dimensão y. O valor padrão do grau do polinômio de montagem é 4. Esse valor pode ser reiniciado usando o método setSGpolyDeg. Uso: smoothedData ssm. getSavitzkyGolaySmoothedValues ​​() Este método retorna os valores suavizados z se o método de filtro Savitzky-Golay acima já foi chamado. Savitzky-Golay Suavizado Derivados public double savitzkyGolay (int sgFilterWidthx, int sgFilterWidthy, int m, int n) public double getSavitzkyGolayDerivatives () Uso: smoothedDataPlusDeriv ssm. savitzkyGolay (sgFilterWidthx, sgFilterWidthy, m, n) Este método retorna os valores z suavizados e o Derivados suavizados. Para os dados inseridos através dos argumentos do construtor, usando um filtro bidimensional Savitzky-Golay de largura sgFilterWidthx pontos na dimensão x e de largura sgFilterWidthy pontos na dimensão y. Os argumentos m e n contém os valores das ordens exigidas da derivada, m e n. Os valores z suavizados são retornados, no uso acima, em smoothedDataPlusDeriv0. Os derivativos são retornados em smoothedDataPlusDeriv1. A soma de m m e n n deve ser menor ou igual ao grau do polinômio de montagem. O valor padrão desse grau é 4. Esse valor pode ser reiniciado usando o método setSGpolyDegree. Uso: smoothedData ssm. getSavitzkyDerivatives () Este método retorna os derivados suavizados Savitzky-Golay. O método derivado Savitzky-Golay já deve ter sido chamado como o último método derivativo e os valores de m e n serão os usados ​​nesta última chamada. O Savitzky-Golay Filter public double getSGcoefficients () Uso: sgCoefficients ssm. getSGcoefficients () Este método retorna os coeficientes do filtro Savitzky-Golay, c. Usado no alisamento m w e n w são os comprimentos do filtro nas direções y e x, respectivamente, m l e n l são o número de pontos que precedem o ponto de dados em que o filtro está operando, z k, l. Nas direções y e x, respectivamente, e m u e n são o número de pontos que seguem o ponto de dados, z k, l, nas direções y e x, respectivamente. Se o filtro é usado como um filtro de suavização s k, l é o valor suavizado do ponto de dados z k, l e os valores de c utilizados são aqueles armazenados na linha zeroth dos sgCoeficientes da matriz devolvida. Cada linha de sgCoeficientes é a matriz de coeficientes c m w n w arranjados linearmente como m w blocos de linhas de comprimento n w. Cada linha, quando aplicada aos dados, fornece os m, n derivativos suavizados. A linha zeroth, os índices 0,0, dão o derivado de zeroth suavizado, isto é, os valores de dados suavizados, a segunda linha, os índices 0,1, fornecem os derivados. O par de índices associados a cada linha pode ser obtido chamando o método getSGpolyIndices () e eles correspondem aos índices dos coeficientes do polinômio de montagem (veja abaixo). O valor padrão do grau do polinômio de montagem é 4: Este valor pode ser reiniciado usando o método setSGpolyDegree. O método de suavização, savitzkyGolay. Usa um filtro simétrico, ou seja, m l m u e n l n u. Public int getSGpolyIndices () Uso: indicesPairs ssm. getSGpolyIndices () Este método retorna os pares de índices do polinômio de montagem (veja imediatamente acima). O valor nos índices i0 é o primeiro índice do i-ésimo coeficiente do polinômio e também é o poder de y no i-ésimo termo. O valor nos índices i1 é o segundo índice do i-ésimo coeficiente do polinômio e também é o poder de x no i-ésimo termo. Estes pares retornados também são ordenados para corresponder as linhas na matriz c retornada (veja o método savitzkyGolayFilter acima) public void setSGpolyDegree (int degree) public int getSGpolyDegree () Uso: ssm. setSGpolyDegree (grau) Este método redefine o grau do Savitzky - O método padrão é 4 se esse método não for chamado. Uso: deg ssm. getSGpolyDegree () Este método retorna o grau do polinômio de montagem Savitzky-Golay. O valor padrão é 4. Métodos estáticos para retornar um Savitzky - Filtro de Golay público estático duplo savitzkyGolayFilter (int nBackwardx, int nForwardx, int nBackwardy, int nForwardy, int polyDegree) Uso: sgCoefficients SurfaceSmooth. savitzkyGolayFilter (nBackwardx, nForwardx, nBackwardx, nForwardx, polyDegree) Este método retorna os coeficientes, c. De um dois Filtro Savitzky-Golay dimensional do comprimento da dimensão x, mw nBackWardx nForWardx 1 e comprimento da dimensão y, nw nBackWardy nForWardy 1, com um polinômio apropriado de grau , PolyDegree. Uma descrição dos coeficientes, c. A sua aplicação e a sua encomenda dentro da matriz bidimensional devolvida, sgCoefficients. Pode ser encontrado acima. Os argumentos nBackWardx ml e nBackWardy nl são o número de pontos que precedem o ponto de dados, sobre o qual o filtro está operando, nas dimensões xey, respectivamente, e nForWardx mu e nForWardy nu são o número de pontos que seguem o ponto de dados no x e E dimensões, respectivamente. Public static int filterIndices (int degree) Uso: indicesPairs SurfaceSmooth. filterIndices (deg) Este método retorna os pares de índices de um polinômio de montagem de grau deg. O valor nos índices i0 é o primeiro índice do i-ésimo coeficiente do polinômio e também é o poder de y no i-ésimo termo. O valor nos índices i1 é o segundo índice do i-ésimo coeficiente do polinômio e também é o poder de x no i-ésimo termo. Um exemplo desse polinômio de montagem e seus coeficientes é mostrado acima. Estes pares retornados também são ordenados para corresponder as linhas na matriz c correspondente. MUDANDO A VELOCIDADE MÁXIMA SMOOTHING public double movingAverage (int windowWidthx, int windowWidthy) public double movingAverage (int windowWidth) public BigDecimal movingAverageAsBigDecimal (int windowWidthx, int windowWidthy) public BigDecimal movingAverageAsBigDecimal (int windowWidth) public double getMovingAverageValues ​​() public BigDecimal getMovingAverageValuesAsBigDecimal () Uso: SmoothedData ssm. movingAverage (windowWidthx, windowWidthy) Este método retorna os valores suavizados z, para os dados inseridos através dos argumentos do construtor, usando uma janela média móvel de nw argumento windowWidthx pontos na dimensão x e de mw argumento windowWidthy pontos na dimensão y : Sk, l é o valor suavizado do ponto de dados zk, l. O valor introduzido para o número de pontos no Windows é ajustado para o próximo número de estranhos mais alto se um número par foi inserido. Os valores de n l. N u. M l e m você está truncado apropriadamente se, quando perto dos extremos de dados, eles caem abaixo ou acima do primeiro ou último ponto de dados, respectivamente. Os dados suavizados são retornados como tipo duplo. Uso: smoothedData ssm. movingAverage (windowWidth) Como imediatamente acima para movingAverage (windowWidthx, windowWidthy) com uma janela quadrada, ou seja windowWidthx windowWidth e windowWidthy windowWidth. Uso: smoothedData ssm. movingAverageAsBigDecimal (windowWidthx, windowWidthy) Como acima para movingAverage (windowWidthx, windowWidthy) com a exceção de que os dados suavizados são retornados como tipo BigDecimal. Se os dados foram inseridos como tipo BigDecimal ou BigInteger, o alisamento será realizado em aritmética arbitrária. Uso: smoothedData ssm. movingAverageAsBigDecimal (windowWidth) Como acima para movingAverage (windowWidthx, windowWidthy) com uma janela quadrada, ou seja windowWidthx windowWidth e windowWidthy windowWidth. E com a exceção de que os dados suavizados são retornados como tipo BigDecimal. Se os dados foram inseridos como tipo BigDecimal ou BigInteger, o alisamento será realizado em aritmética arbitrária. Uso: smoothedData ssm. getMovingAverageValues ​​() Este método retorna os valores z de alisamento se o método de janela média móvel acima já foi chamado. Uso: smoothedData ssm. getMovingAverageValuesAsBigDecimal () Este método retorna os valores z suavizados se o método de janela média móvel acima já foi chamado. Os valores suavizados são retornados como tipo BigDecimal. EXTENT OF SMOOTHING espaço duplo públicoSavitzkyGolay () dupla extensão públicaMovingAverage () Estes métodos retornam o valor da função onde zi, j é o valor z original do i th, j th ponto de dados, si, j é o seu valor suavizado, z min É o valor mínimo do zi, j. Z max é o valor máximo de z i, j e n é o número de coordenadas x e m é o número de coordenadas y. Uso: extensão ssm. extentSavitzkyGolay () Neste método s i, j é o valor suavizado de Savitzky-Golay. Uso: extensão ssm. extentMovingAverage () Neste método s i, j é o seu valor médio liso suavizado. INTERPOLAÇÃO interpolação pública doubleSavitzkyGolay (duplo xi, duplo yi) público interpolado duploMovingAverage (duplo xi, double yi) Uso: zi ssm. interpolateSavitzkyGolay (xi, yi) Este método retorna o valor interpolado de z zi para o argumento X x e x fornecido Valores de yi para os dados suavizados Savitzky-Golay. O procedimento de interpolação usa a classe BiCubicSpline. Um método de suavização Savitzky-Golay deve ter sido chamado anteriormente. Uso: zi ssm. interpolateMovingAverage (xi, yi) Este método retorna o valor interpolado de z zi para os valores xi e y x do argumento x x e os valores de Y para os dados suavizados em média móvel. O procedimento de interpolação usa a classe BiCubicSpline. Um método de suavização média móvel deve ter sido chamado anteriormente. Savitzky-Golay public double plotSavitzkyGolayX (double yValue) parcelas públicas do públicoSavitzkyGolayX (int yIndex) planilha pública dobroSavitzkyGolayY (double xValue) parcela dupla públicaSavitzkyGolayY (int xIndex) Uso: ssm. plotSavitzkyGolayX (yValue) Este método exibe um gráfico dos dados originais e Os dados suavizados Savitzky-Golay para uma seção através da superfície paralela ao x - axis com um valor de y fornecido como o argumento yValue. O valor, yValue. Deve ser um dos valores fornecidos na matriz yData através de um Construtor. Uso: ssm. plotSavitzkyGolayX (yIndex) Este método exibe um gráfico de ambos os dados originais e os dados suavizados de Savitzky-Golay para uma seção através da superfície paralela ao x - axis no valor de y cujo índice na matriz yData entrou por meio de Um Construtor é o inteiro fornecido como o argumento yIndex. Os índices NB começam em 0. Uso: ssm. plotSavitzkyGolayY (xValue) Este método exibe um gráfico de ambos os dados originais e os dados suavizados de Savitzky-Golay para uma seção através da superfície paralela ao y - ax em um valor de x fornecido como O argumento xValue. O valor, xValue. Deve ser um dos valores fornecidos na matriz xData através de um Construtor. Uso: ssm. plotSavitzkyGolayY (xIndex) Este método exibe um gráfico tanto dos dados originais como dos dados suavizados Savitzky-Golay para uma seção na superfície paralela ao y - axis no valor de x cujo índice na matriz xData entrou por meio de Um Construtor é o inteiro fornecido como o argumento xIndex. Os índices NB começam em 0. Moving average public double plotMovingAverageX (double yValue) public double plotMovingAverageX (int yIndex) public double plotMovingAverageY (double xValue) public double plotMovingAverageY (int xIndex) Uso: ssm. plotMovingAverageX (yValue) Este método exibe um gráfico de Tanto os dados originais como os dados suavizados de média móvel para uma seção através da superfície paralela ao x - axis com um valor de y fornecido como o argumento yValue. O valor, yValue. Deve ser um dos valores fornecidos na matriz yData através de um Construtor. Uso: ssm. plotMovingAverageX (yIndex) Este método exibe um gráfico tanto dos dados originais quanto dos dados suavizados da Moeda Mínima para uma seção através da superfície paralela ao x - axis no valor de y cujo índice na matriz yData entrou por meio de um O Construtor é o inteiro fornecido como o argumento yIndex. Os índices NB começam em 0. Uso: ssm. plotMovingAverageY (xValue) Este método exibe um gráfico tanto dos dados originais quanto dos dados suavizados em Moeda Mínima para uma seção através da superfície paralela ao y - ax em um valor de x fornecido como o Argumento xValue. O valor, xValue. Deve ser um dos valores fornecidos na matriz xData através de um Construtor. Uso: ssm. plotMovingAverageY (xIndex) Este método exibe um gráfico tanto dos dados originais quanto dos dados suavizados em Moeda Mínima para uma seção através da superfície paralela ao y - axis no valor de x cujo índice na matriz xData entrou por meio de um O Construtor é o inteiro fornecido como o argumento xIndex. Os índices NB começam em 0. OUTRAS CLASSES UTILIZADAS POR ESTE CLASSSmoothing remove as variações de curto prazo, ou quotnoisequot para revelar a importante forma subjacente não adulterada dos dados. A operação suave da Igoracutes realiza caixa, quotbinomialquot e suavização Savitzky-Golay. Os diferentes algoritmos de suavização convolvem os dados de entrada com diferentes coeficientes. O suavização é um tipo de filtro passa-baixa. O tipo de suavização e a quantidade de suavização alteram a resposta de frequência do filtro: a média móvel (também conhecido como Suavização de caixa) A forma mais simples de suavização é a média de quotmoving que simplesmente substitui cada valor de dados pela média de valores vizinhos. Para evitar a mudança dos dados, é melhor calcular a mesma quantidade de valores antes e depois, onde a média está sendo calculada. Na forma de equação, a média móvel é calculada por: Outro termo para esse tipo de alisamento é quotsliding averagequot, quotbox smoothingquot ou quotboxcar smoothingquot. Ele pode ser implementado convolvendo os dados de entrada com um pulso em forma de caixa de valores 2M1 todos iguais a 1 (2M1). Nós chamamos esses valores o quotcoefficientsquot do quotmoothing kernelquot: Binomial Smoothing Binomial suavização é um filtro gaussiano. Ele convence seus dados com coeficientes normalizados derivados do triângulo Pascalacutes em um nível igual ao parâmetro Smoothing. O algoritmo é derivado de um artigo de Marchand e Marmet (1983). Savitzky-Golay Smoothing Savitzky-Golay suavização usa um conjunto diferente de coeficientes précomputados populares no campo da química. É um tipo de alisamento polinomial de Menos Quadrados. A quantidade de suavização é controlada por dois parâmetros: a ordem polinomial e o número de pontos utilizados para calcular cada valor de saída suavizado. Referências Marchand, P. e L. Marmet, filtro de suavização binomial: uma maneira de evitar algumas armadilhas de alisamento polinomial de mínimos quadrados, Rev. Sci. Instrum. . 54. 1034-41, 1983. Savitzky, A. e M. J.E. Golay, Suavização e diferenciação de dados por procedimentos simplificados de mínimos quadrados, Química Analítica. 36. 1627-1639, 1964.Savitzky Golay Filtro Descrição O SavitzkyGolayFilter implementa um filtro Savitzky-Golay. O SavitzkyGolayFilter é parte dos módulos de pré-processamento. Um exemplo de um sinal (onda senoidal a 0.1Hz, 0.5Hz, 1Hz, 2Hz, 4Hz e 8Hz) filtrada usando um filtro Savitzky-Golay. O número de pontos de mão esquerda e direita para o filtro foi definido como 15. O sinal vermelho é o sinal bruto e o sinal verde é o sinal filtrado. O sinal e os dados filtrados foram gerados usando o código de exemplo abaixo. Observe que o filtro remove a maior parte do ruído adicionado à onda senoidal, enquanto também mantém os sinais de freqüência mais alta. Outras técnicas de filtragem, como um filtro de média móvel, por exemplo, geralmente achatam os sinais de freqüência mais alta. SavitzkyGolayFilterExampleImage1.jpg Vantagens O filtro de suavização SavitzkyGolay é um filtro que essencialmente executa uma regressão polinomial local (de grau k) em uma série de valores (de pelo menos k1 pontos que são tratados como sendo igualmente espaçados na série) para determinar o valor suavizado Para cada ponto. A principal vantagem desta abordagem é que ela tende a preservar características da distribuição, tais como máximos relativos, mínimos e largura, que geralmente são achatadas por outras técnicas de média adjacentes (como um filtro de média móvel, por exemplo). Desvantagens A principal desvantagem do SavitzkyGolayFilter é que uma pequena quantidade de experimentação é normalmente necessária para encontrar os valores de filtro apropriados necessários para melhor filtrar um sinal específico. Exemplo de código GRT SavitzkyGolayFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o módulo de pré-processamento GRT SavitzkyGolayFilter. O SavitzkyGolayFilter implementa um filtro médio de filtro Savitzky-Golay. Neste exemplo, criamos uma instância de um SavitzkyGolayFilter e usamos isso para filtrar alguns dados falsos, gerados a partir de uma série de ondas seno (com freqüência crescente variando de 0.1Hz a 8Hz). O sinal de teste e os sinais filtrados são salvos em um arquivo (para que você possa traçar os resultados em Matlab, Excel, etc., se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância do SavitzkyGolayFilter com um tamanho específico do ponto da mão esquerda e direita para um sinal de 1 dimensão - Filtrar alguns dados usando o SavitzkyGolayFilter - Salve as configurações do SavitzkyGolayFilter em um arquivo - Carregue as configurações do SavitzkyGolayFilter a partir de um arquivo Include quotGRT. hquot usando namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Crie uma nova instância de um filtro SavitzkyGolayFilter, definindo o número de pontos da mão esquerda e direita para 15 SavitzkyGolayFilter sgf 40 15. 15 41 Crie alguns varaibles para ajudar a gerar dados do sinal const UINT numSeconds 60 O número De segundos de dados que queremos gerar duplo t 0 Isso mantém o tempo do dobro tStep 1.0 1000.0 Isso é o quanto o tempo será atualizado em cada iteração no circuito para loop freq duplo 0 Armazena o mapa de freqüência lt UINT. Double gt freqRates Mantém o mapa de taxas de freqüência lt UINT. Duplo gt. Iterator iter Um iterador para o mapa de taxas de frequência Aleatório aleatório Adicione as taxas de freq O primeiro valor é o tempo em segundos e o segundo valor é a frequência que deve ser configurada naquele tempo freqRates 91 0 93 0.1 freqRates 91 10 93 0.5 freqRates 91 20 93 1 freqRates 91 30 93 2 freqRates 91 40 93 4 freqRates 91 50 93 8 Crie e abra um arquivo para salvar o arquivo de dados fstream. Abra 40 quotSavitzkyGolayFilterData. txtquot. Iostream. 41 Gerar o sinal e filtrar os dados para 40 UINT i 0 i lt numSeconds 1000 i 41 123 Verifique se devemos atualizar a taxa de freq para o próximo valor iter freqRates. Encontre 40 i 1000 41 se 40 iter freqRates. Final 40 41 41 123 Defina o novo valor de frequência freq iter - gt second 125 Gerar o sinal sinal duplo sin 40 t TWOPI freq 41 aleatório. GetRandomNumberGauss 40 0. 0.02 41 Filtra o sinal double filterValue sgf. Filtro 40 sinal 41 Escreva o sinal e os dados filtrados para o arquivo de arquivo ltlt sinal ltlt quot tttlt filterValue ltlt endl Atualize o t t tStep 125 Feche o arquivo de arquivo. Fechar 40 41 Salve as configurações de filtro em um arquivo sgf. SaveSettingsToFile 40 quotSavitzkyGolayFilterSettings. txtquot 41 Podemos então carregar as configurações mais tarde, se necessário sgf. LoadSettingsFromFile 40 quotSavitzkyGolayFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125