继续讲解哦!

先看看滤波结果!

简单有效!

这就是滑动平均的优势!

缺点:滤波效果一般!

再来看看指数平均滤波方法!

指数平均滤波原名是指数平滑法,因为用在数字信号处理中,因此习惯称为指数平均滤波法。数字信号处理经常把各种方法称为滤波器。指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延。

他认为最近的过去态势在某种程度上会持续到最近的未来,所以将较大的权值放在最近的资料。看到这,很多股民朋友是不是会心动?

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势(自然包括股票趋势)预测。在现有的预测方法中,指数平滑法是用得最多的一种。

将上述的几种方法进行比较,同学们会发现:简单的数据平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用。滑动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期数据更大的权重。

指数平滑法则兼容了数据平均法和移动平均法的优势,不舍弃过去的数据,但是逐渐减弱影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权值。

休息一下,插播广告!

指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法。它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

请同学们好好看看结论!

这样的结论是通过仿真得到的,

所以值得借鉴!

讲到这,滤波知识就告一段落,等到同学们学到数字信号处理的时候再做详细讲解。

未完,待续!

过来人的经验可以借鉴!希望能够促进同学们的学习!

学生吴谋升留言:

蔡老师是很好的老师,有着非常丰富的理论和实践知识,matlab也是非常有用的工具,有蔡老师指导matlab是一件非常棒的事情!大家一定要跟着公众号,跟着蔡老师好好学matlab。

读者留言:

学不珍惜,为生惋惜;教无所获,真有无奈。注重理论不付诸实践尝试探究,浅尝辄止,或许是现在学生的通病,空留老师干着急!

很多人工作后需要评职称,那就需要发表文章。不同的杂志级别差别很大,希望下表能让大家搞清楚级别这个概念!

最后一列的绩点请忽略,

这似乎是中国教育界的“特色”。

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