M点移动平均

function [mvAvgData] = FnMvAvgData(originData,m,n,mvStep) %% m x n移动平均数据originData %输入% originData: 待处理的数据 % m,n: m x n移动平均 % mvStep: 移动平均的步长（如2x12移动平均顺序进行, 步长1；月度数据的3x3移动平均按照相同月份进行, 步长12） %输出% mvAvgData: 移动平均后的数据 % lostCount: 缺失的数据的个数

Matlab的移动平均滤波设计是一个重要的工程任务，特别是在信号处理和数据分析中。通过优化这一过程，可以显著提高系统的效率和准确性。

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

步骤 2：指数平滑 将“指数平滑”指数平滑操作符连接到处理页面。操作后，效果如下所示： 图 16.13：连接操作符 图 16.14：操作效果

移动平均滤波器的代码挺实用的，适合图像、音频这些数据，尤其是需要平滑或去噪的时候。你只要用imread()读个图，或者弄个向量，把窗口边距M1、M2设好，函数就能帮你把数据平均一下。嗯，代码写得比较简洁，逻辑清楚，改起来也方便。如果你对信号平滑感兴趣，还可以看看相关的低通、高斯这些滤波器的实现哦。

室内点云模型：降采样后包含 14,539 个点 噪音：存在少量室外噪音点

包含三个m文件，用于通过指数加权移动平均线估计由两只股票价格组成的投资组合的风险价值（VaR）。主要功能为“ewmaestimatevar”，可帮助您计算所需的VaR值。此外，文章还提供了不同置信水平下的相关图表。

boxconv函数用于执行二维信号的移动窗口平均，它与conv2(matin,ones(lenc,lenr),'same')的功能完全相同，但使用快速傅里叶变换（FFT）来加速计算过程。

如果你在做图像伪造检测，是想用颜色熵来提升准确率，那这个基于关键点的 MATLAB 代码挺适合你的。它结合了SIFT或者SURF等稳定特征点检测方法，能你找出图像中那些看似无迹可寻的复制移动伪造区域。简单来说，颜色熵是衡量图像局部颜色复杂度的指标，应用到伪造检测中时，它能识别出那些颜色分布异常的区域。你只需要把图像转到 HSV 或者 YCbCr 色彩空间，通过滑动窗口计算每个区域的颜色熵，就能发现潜在的伪造区域了。这个项目不仅能你检测伪造，还可以与其他图像技术如纹理结合，效果更棒。如果你有 MATLAB 经验，结合SIFT和SURF来使用，效果会更加精准哦。

AdaBoost是一种将“强”分类器构建为简单弱分类器的线性组合的算法。通过此演示，您将能够理解如何利用AdaBoost进行二维点的分类。具体实现请参考以下资源： 参考资料