数据平滑

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

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

matlab 的数据平滑挺常用的，尤其你在做银行或金融方向的数据时，经常会碰到一些有噪声的时间序列，肉眼一看波动大，不太好下。这套matlab代码就是用来做平滑的，逻辑比较清晰，像moving average、lowess这些方法都有涵盖。 银行数据的走势挺吃数据干净程度的，做金融预测的时候更。比如你在搞某家银行的贷款利率变化趋势，直接上原始数据误差挺大，用这段代码先平滑一下，再做建模，效果会更靠谱。 代码结构也比较友好，一般是传入原始数据和参数，返回一个平滑后的序列。要是你用MATLAB 金融工具箱配合上一起用，体验会更顺。文件放到work 目录下，直接run就能看效果，响应也快。 另外，配

GPS 的静态滤波，配上MATLAB的卡尔曼算法，真的是一套挺实用的组合。文件名是GPS_kaerman_jingtai.m，从名字你就能看出重点是“静态”和“卡尔曼”。如果你平时做 GNSS 或者惯导相关的，肯定绕不开这个。用的是经典的卡尔曼滤波，代码写得比较清楚，没有什么绕来绕去的逻辑。输入输出也挺直观，方便调试。适合用来做GPS 数据平滑或者定位稳定性的验证。里面的状态方程和观测方程已经搭好了，不用你重新推一遍公式，省心多了。你只要根据自己手头的数据改一下噪声协方差，基本就能跑起来。如果你还对卡尔曼滤波的实现细节感兴趣，可以顺手看看卡尔曼滤波的 MATLAB 实现，讲得也蛮清楚的。对了，

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。

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。

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。