Matlab数据平滑代码-GCMexMatlab封装Veksler，Boykov，Zabih和Kolmogorov的GraphCut算法

matlab 的数据平滑挺常用的，尤其你在做银行或金融方向的数据时，经常会碰到一些有噪声的时间序列，肉眼一看波动大，不太好下。这套matlab代码就是用来做平滑的，逻辑比较清晰，像moving average、lowess这些方法都有涵盖。 银行数据的走势挺吃数据干净程度的，做金融预测的时候更。比如你在搞某家银行的贷款利率变化趋势，直接上原始数据误差挺大，用这段代码先平滑一下，再做建模，效果会更靠谱。 代码结构也比较友好，一般是传入原始数据和参数，返回一个平滑后的序列。要是你用MATLAB 金融工具箱配合上一起用，体验会更顺。文件放到work 目录下，直接run就能看效果，响应也快。 另外，配

指数平滑的 MATLAB 实现，用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m，算法逻辑清晰，参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动，这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式，就是对最近的数据点多给点权重，远一点的少一点，适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化，用Holt 线性趋势模型，还能顺带预测未来走势。季节性数据？那就用Holt-Winters，趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据，再给个平滑因子、趋势因子，甚至季节因子，输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂，改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下，快就能上手。 授权信息写在licens

这里提供了Java MySQL JDBC连接和关闭的封装示例代码，分别包括connectionfactory.java和dbclose.java。这些代码可以帮助开发者简化数据库连接管理，确保安全地打开和关闭连接。

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。

R软件包tvdiff解决了处理嘈杂和不平滑数据时估算变化率（即导数）的问题。在数据嘈杂或不平滑的情况下，简单的有限差分方法往往不准确。该软件包基于Rick Chartrand的Matlab实现的总变化正则化数值微分算法，利用c++方法和预处理共轭梯度法进行计算。tvdiff目前仅可从GitHub获取，安装要求包括R v4.0.1+和C++编译器。Mac OS用户可能需要安装GFortran。详细信息请参阅Github页面。

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

GraphCut_matlab 是一个 Matlab 工具箱，为用户提供了便捷的使用 Graph Cut 算法进行图像分割的功能。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

这是我在2011年编写的用于联合估计混沌序列参数和状态的MATLAB代码。该算法基于Nakamura等人（2007年）的工作，通过改进非线性动力系统噪声时间序列的参数估计方法。我使用连续平均法修改了原方法，以实现更平滑的估计结果。该方法应用于混沌驱动队列中的混沌到达模式，这些模式具有确定性和不可预测性，允许分析队列的瞬态属性，并通过网络传播复杂的队列模式。相关研究已在Chow（2013年）的工作中得到验证，该研究提出了用于排队分析的可观察混沌图。