平滑处理

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。

五点均值法的 MATLAB 程序，挺适合拿来做数据平滑的。你要是常跟振动信号打交道，应该知道，采集回来的数据常常带着不少噪声毛刺。直接看图像，乱七八糟一堆小刺，根本看不清主干走势。这段程序就是干这事的——用五点滑动平均来给你把这些毛刺干掉。 用的是比较常见的最小二乘法原理，核心思想就是拿一小段数据做个线性拟合，滑过去的时候一边算一边平滑。说白了，就是把数据里的尖刺磨平，让图线更顺滑。效果挺自然的，不像某些滤波一刀切那么生硬。 调用也不复杂，一般你只需要喂一组原始数据进去，它就能帮你得服服帖帖的。要是你做过 FFT 或者信号包络提取，那就更能感受到它的价值。图一画，差距立马显现出来。 你还可以参

详细介绍了在matlab中如何利用smooth函数对数据进行平滑处理。例如，使用yy1=smooth(y,30);对数据y进行移动平均处理。新建图形窗口并绘制加噪波形图以及平滑后的波形图。标签：matlab, smooth函数, 数据处理, 移动平均, 波形图。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

这个MATLAB练习涉及使用提升法平滑用户指定语音文件中特定浊音语音帧的STFT对数幅度谱。首先，使用指定窗口处理语音帧，并进行p阶预测器LPC分析，计算其对数幅度谱。随后，通过低频提升器提升倒谱，进行进一步分析。练习最后将三个对数幅度谱绘制在一个图上，以便进行比较。详细的用户指南可以在文件“3.22 Spectral Smoothing.pdf”中找到。

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

Damien Garcia的简化Python代码允许通过强大的离群值检测对2D数据进行插值和平滑处理。这段代码特别适用于灰度图像等单一组件的2D数据处理。用户可以根据需求手动调整平滑因子，例如设置 s = 15，也可以选择关闭鲁棒的离群值检测。虽然此算法会丢失一些高频信息，但通过减少异常值的影响，它保留了更多有效的高频信息。

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。