均值平滑

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

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

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

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

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

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。

基于均值偏移算法的MATLAB聚类程序 均值偏移基本原理、算法和应用 均值偏移图像分割程序 均值偏移目标跟踪MATLAB程序 基于均值偏移的图像分割MATLAB程序 均值偏移算法源代码和演示图片 均值偏移目标跟踪程序 小波变换MATLAB程序 均值偏移算法聚类程序 均值偏移算法详解和MATLAB源码 均值偏移算法跟踪代码及卡尔曼滤波处理 均值偏移算法聚类程序 均值偏移跟踪算法及C++源码 均值偏移跟踪算法MATLAB实现 均值偏移图像分割MATLAB源码 均值偏移卡尔曼目标跟踪编译程序 均值偏移图像平滑MATLAB实现 均值偏移目标跟踪MATLAB实现 均值偏移跟踪算法C++源代码 基于均值