SG滤波
SG滤波（Savitzky-Golay滤波）是一种常用的数字信号处理技术，用于平滑数据和降低噪音。它是一种线性滤波方法，通过在局部区域内拟合多项式来对数据进行平滑处理。
SG滤波的原理是在给定的数据窗口内，使用最小二乘法拟合一个多项式曲线。然后，通过计算这个多项式的导数来获得平滑后的数据点。SG滤波器可以根据数据窗口的大小和拟合多项式的阶数来调整平滑程度。
与其他滤波方法相比，SG滤波具有以下优点： 1. SG滤波可以在保持数据趋势和形状的同时，有效地降低噪音。 2. SG滤波器可以灵活地调整拟合多项式的阶数，从而可以适应不同类型的数据。 3. SG滤波器具有较快的计算速度和较低的存储需求。
然而，SG滤波也有一些限制： 1. SG滤波器对于数据中存在较大的异常峰值或突变点时，可能会受到较大的干扰，导致平滑结果不准确。 2. SG滤波器的性能和效果受到数据窗口大小和拟合多项式阶数的选择影响，需要根据实际情况进行调整。
总的来说，SG滤波是一种简单且有效的滤波方法，适用于信号处理、数据平滑和噪音降低等应用领域。
更新历史和源代码信息
/**************Information Description*****************/ //用于间隙填充和萨维茨基-戈莱滤波方法（GF-SG）的 GEE JavaScript 代码。 //GF_SG用于重建间隔为8天的高质量类大地遥感卫星VI时间序列数据。 //GF-SG首先通过整合MODIS NDVI时间序列数据和无云Landsat观测数据来填补原始Landsat NDVI时间序列数据中的缺失值。 //A 时间滤波器用于去除合成时间序列中的残余噪声。 //GF-SG和滤波器参数最初是为重建NDVI时
