信号平滑

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

信号优化平滑技术这一章探讨了两种利用频谱分析实现最佳信号平滑的创新经验方法。这两种方法适用于受噪声干扰的平稳和非平稳、线性和非线性信号，并基于频谱表示定理 (SRT) 进行信号分解，并利用最优控制的动态特性。 方法特点：* 生成低分辨率和平滑滤波器* 分别适用于长期和短期最佳跟踪和预测 验证方法：* 采用蒙特卡洛模拟对三类主要信号进行分析* 将双 SRT 方法与广为人知的经验希尔伯特-黄变换 (HHT) 的类似优化版本进行比较

信号里的移动平均滤波器，用起来挺顺手的。它的核心思路就一个字：平。通过在一段滑动窗口内取平均值，把那些突兀的高频噪声给压下去。signal_smoothing.m脚本就是干这事的，结构清晰，逻辑也不绕，适合直接上手调试。 移动平均滤波器的窗口长度设置蛮关键的，比如窗口太小，平滑效果有限；太大，信号响应就慢了。脚本里用for循环一段段滑窗，每次都更新一个平滑后的点。整个过程可视化也做得不错，能看到前后对比图。 要注意，像金融趋势、心电图那种带噪的连续信号，用这个方法挺合适。你要是那种跳变信号，效果就不太理想了，建议看看卡尔曼滤波或者最小二乘法那一类。 脚本文件里还有个license.txt，用之

通过设计数字滤波器进行心电信号滤波，并将其与平滑滤波器进行对比，以有效去除信号中的噪声和干扰。

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

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

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。