移动平均模型

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。

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

介绍了MIMO信道、奥村哈塔模型以及SSB信号调制与解调的详细内容，附带.m文件。

目前，移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心。提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。利用数据挖掘技术，从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等多个维度出发，挖掘大量用户行为数据的价值。建立了终端换机模型，包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型。这些模型可以帮助实现移动终端的精准营销。

100千瓦并网光伏阵列平均模型展示了100千瓦阵列通过升压变换器和三电平VSC连接到25千伏电网。 模型包含：1. 1000瓦/平方米太阳辐照度下最大100千瓦光伏阵列2. 升压变换器3. 三相三电平电压源变换器4. 100千伏安三相耦合变压器5. 公用电网 光伏阵列由66串305.2瓦模块并联组成（665305.2瓦=100.7千瓦）。

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。

该模型将移动代理和增量优化技术与OIKI DDM模型相结合，采用层次结构设计，可实现数据挖掘过程中的可扩展性和灵活性。它通过利用网络特性，降低通信成本，特别适用于大规模分布式环境。

移动通信网络中常用的传播模型 传播模型是基于大量测量数据统计分析得出的无线信号传播经验公式。 奥村模型(Okumura Model)* 完全基于测量数据, 仅提供粗略的指导。 HATA 模型* 适用频率范围: 100-1500 MHz* 适用距离: 1-20 km* 存在环境修正值, 但未考虑地形影响。* 修正后的 HATA 模型适用频率范围: 100-3000 MHz COST-231 模型* 基于奥村模型, 针对高频段传播特性进行了分析。* 适用频率范围: 1500-2000 MHz LEE 模型* 适用于市区或郊区传播场景 射线跟踪模型* 适用于微蜂窝传播场景