Suavização

Suavização é o conjunto de técnicas destinadas a reduzir variações rápidas de um sinal, conjunto de dados ou imagem, com o objetivo de tornar tendências mais visíveis e reduzir o ruído. Em estatística e séries temporais, a suavização busca estimar uma função subjacente ou tendência, minimizando o efeito de flutuações aleatórias. Métodos comuns incluem médias móveis, suavização exponencial (como Holt-Winters), LOESS/LOWESS e splines de suavização. Em processamento de sinais, são usados filtros passa-baixo e técnicas de convolução com kernels, como o Gaussian blur em imagens. Em processamento de imagem, destacam-se ainda o filtro de média, filtro de mediana, filtro bilateral e a difusão anisotrópica, que visam reduzir ruído preservando arestas.

A escolha do método envolve parâmetros de suavização, que controlam o trade-off entre fidelidade aos dados e redução do ruído. Um excesso de suavização pode mascarar padrões ou bordas, enquanto pouca suavização pode não eliminar ruídos. Aplicações incluem melhoria de séries para previsão, remoção de ruídos em imagens médicas ou de satélite, pré-processamento para visão computacional e compressão de dados.

É importante considerar que a suavização introduz viés e pode distorcer características; validação com dados independentes e interpretação cuidadosa são recomendadas. Ver também: filtragem, regularização, splines de suavização.