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”。
指数平滑技术时间序列的应用
相关推荐
使用powersmooth 保持时间序列平滑，准确估计导数-matlab开发
普通的“smooth.m”在平滑时间序列时可能会产生伪影，特别是在估计低阶时间导数时。而“powersmooth.m”函数解决了这个问题，能够有效平滑时间序列，并精确估计无噪声动态的前n个时间导数。该函数利用二次规划同时最小化(i)原始噪声时间序列与平滑曲线的残差，以及(ii)平滑曲线的第(n+1)次时间导数。用户需要指定噪声时间序列(vec)、所需的阶数n和正则化权重（权重）。
Matlab
0
2024-08-19
地学中的时间序列分析技术
时间序列（Time Series）在地学研究中广泛应用，涉及时域和频域两种基本形式。时域分析具有时间定位能力，但频域分析如Fourier变换则更适合处理非平稳序列，如河川径流、地震波、暴雨等。这些现象具有趋势性、周期性和随机性特征，需要多时间尺度的分析方法。
Matlab
2
2024-07-16
用于时间序列预测的SAS应用
SAS应用于时间序列预测，提供完整的书签，并裁剪适合月度版本。
算法与数据结构
0
2024-08-08
XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术
《XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术》是一篇关于如何利用ForecastXGB包进行时间序列预测的文章。详细介绍了如何利用XGBoost算法结合Rob Hyndman的Forecast包处理时间序列数据，实现精准的预测功能。ForecastXGB包提供了简便的API，有效地处理时间序列数据中的季节性变化等因素。
算法与数据结构
0
2024-08-28
时间序列数据挖掘技术在故障检测中的应用探讨
探讨了如何利用时间序列数据挖掘技术来进行故障检测，详细分析了其在工业和技术应用中的潜力和优势。
数据挖掘
1
2024-07-27
MG时间序列预测神经网络的应用
利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨，介绍了使用Matlab代码的具体实现。
Matlab
0
2024-08-08
应用时间序列分析：建模和预测的实践指南
特伦斯·C·米尔斯撰写的《应用时间序列分析：建模和预测的实践指南》已提供高清原版PDF，便于阅读。
算法与数据结构
5
2024-04-30
支持向量机在金融时间序列预测中的应用
支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。
数据挖掘
6
2024-05-12
探究时间序列相似性搜索的广泛应用
时间序列相似性搜索，凭借其在多个领域巨大的应用潜力，正吸引着越来越多的关注。从DNA序列分析到金融数据研判，从传感器网络监控到移动对象追踪，再到运动捕捉，时间序列相似性搜索技术都展现出独特的价值。
数据挖掘
3
2024-05-27