空间平滑

提供基于空间平滑技术的MUSIC算法MATLAB实现，提升算法的精度和稳定性。代码实现针对MUSIC算法在相干信号环境下性能下降的问题，通过空间平滑技术对协方差矩阵进行处理，有效提高了算法的分辨率和估计精度。

在MUSIC的实现中，采用了S.Unnikrishna Pillai和Byung Kwon提出的前向/后向空间平滑技术。该实现分为三个步骤：1. 单信号应用：使用MUSIC来估计单个信号的DoA。2. 多路径实现：处理多个信号的DoA估计。3. 前向/后向空间平滑：增强MUSIC性能的技术。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

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

数据平滑的分箱方法，例如对排序后的价格数据（美元）进行分箱： 4, 8, 9, 15, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 将其划分为等深的箱： 箱1：4, 8, 9, 15 箱2：21, 24, 25 箱3：26, 28, 29, 34 可使用箱平均值或箱边界值进行平滑： 箱平均值平滑： 箱1：9, 9 箱2：23, 23 箱3：29, 29 箱边界值平滑： 箱1：4, 15 箱2：21, 25, 25 箱3：26, 34

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找

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。

给定输入序列X（列向量），以FS赫兹采样，指数平滑器根据指定的时间常数TAU返回平滑的输出序列Y。如果X是矩阵，则对其列向量逐一进行处理并返回相应的平滑输出Y。如需进一步的MATLAB示例用法，请键入“help expsmooth”。

利用均值平滑模板对图像像素进行优化处理，以提升图像质量和清晰度。