

Die Funktionen realisieren die Glättung bzw. Differentiation nach SAVITZKY-GOLAY.
Geschrieben und getestet vor vielen Jahren mit Matlab 4 & 5, läuft aber offenbar auch unter Octave 5.

smo_sg.m	%SMO_SG Glättung der Datenmatrix yin durch Anwendung von SAVITZKY-GOLAY auf die Spektren
			erfragt Parameter
			
sg_difn.m	%SG_DIFN  Differentiation von äquidistanten Datensätzen nach SAVITZKY-GOLAY
			Funktion, erfordert difc.
			
sg_smon.m	%SG_SMON Funktion zur Glättung von äquidistanten Datensätzen nach SAVITZKY-GOLAY
			Funktion, erfordert smoc.m

dat_dif.m	%DAT_DIF Differentiation der Datenmatrix yin durch spaltenweise Anwendung von SAVITZKY-GOLAY
			erfragt Parameter

difc.m	%DIFC berechnet die Koeffizienten für Differentiation nach SAVITZKY-GOLAY
smoc.m	%SMOC berechnet die Koeffizienten für Glättung nach SAVITZKY-GOLAY
 

Wichtig:
Meine Erfahrungen sind die Glättung und Differentiation langsam veränderlicher Signale (Spektren).
Es gibt aine Randpunkbehandlung; Das Intervall wird an den Rändern automatisch schmaler.
Ob es für Signale mit sehr schnellen Anstiegen (Sprünge) sinnvolle Ergebisse liefert kann ich nicht beurteilen.
Evtl. müssen die Signale erst gelättet werden um den langsamen Signalverlauf von schnellen (Digitaliserung, Rauschen) Änderungen zu trennen.

Das ist hier ja erklärt:
https://www.cbcity.de/differenzieren-verrauschter-signale-matlab-filter-differential-euler-cauchy-mittelwert-savitzky-golay

Viel Erfolg
Keine Garantie