Glättungsschritte

Glättungsschritte bezeichnet in der Datenverarbeitung die aufeinanderfolgenden Anwendungen eines Glättungsoperators auf einen Datensatz, ein Signal oder ein Bild. Ziel ist es, Rauschen zu reduzieren und die zugrunde liegende Struktur besser sichtbar zu machen, wobei wichtige Merkmale möglichst unverfälscht bleiben.

Typische Glättungsmethoden sind gleitende Fenster (moving average), exponentielle Glättung, Savitzky-Golay-Filter und kernelbasierte Ansätze. In vielen Verfahren werden mehrere Glättungsschritte nacheinander durchgeführt; mit jedem Schritt wird das Signal erneut geglättet, wodurch die Gesamtglättung zunimmt. Die Wahl der Methode und der Parameter entscheidet über die Balance zwischen Rauschreduktion und Detailerhalt.

Der Ablauf umfasst in der Praxis typischerweise: Datenvorbereitung, Wahl der Glättungsmethode und deren Parameter (z. B. Fenstergröße oder Glättungsgrad), Anwendung des Glättungsoperators in einem oder mehreren Schritten, anschließende Bewertung der Ergebnisse mittels visueller Beurteilung oder Kennzahlen wie RMSE, SNR oder Strukturähnlichkeitsmaße. Falls nötig, wird der Prozess angepasst oder ein anderer Parameter gewählt. Zu beachten sind Verzerrungen von Spitzen, Verzögerungen und der potenzielle Verlust wichtiger Merkmale durch Überglättung.

In der Signalverarbeitung und Zeitreihenanalyse sind Glättungsschritte oft Bestandteil von Modellen zur Rauschunterdrückung oder Trendanalyse; in der Bildverarbeitung kann eine Mehrfachglättung die Bildqualität beeinflussen. In der Computergrafik entsprechen ähnliche Iterationen der Mesh-Glättung, bei der die Positionen von Knoten schrittweise angepasst werden.