Propomos um método capaz de filtrar ruído bem como suprimir outliers de uma função real amostrada, impondo praticamente nenhuma condição. A partir de uma seleção a priori da quantidade de nós que definirão a spline, porém não suas localizações, o método automaticamente determina a spline cúbica que melhor ajusta os dados, no sentido de quadrados mínimos. Dado que o método é rápido, torna-se viável a realização de vários ajustes com quantidades distintas de nós, conferindo assim a flexibilidade desejada ao processo. Como exemplo, aplicamos o método a alguns problemas em Geofísica.
suavização; spline cúbica
