同じ数のポイントを保持する平滑化アルゴリズムを探しています。平滑化のためのそのようなアルゴリズムは存在しますか? 私が見たすべてのアルゴリズムは、データポイントの数を減らします。
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1 つの可能性は移動平均です。たとえば、各出力ポイントは最後の 10 ポイントの平均です。明らかに、これでは最初の数点があまり平滑化されません。
于 2011-06-24T01:13:19.733 に答える
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何をしようとしているかによると思います。スプライン補間を使用できます。これは、移動平均またはボックス カー フィルターのアイデアを一般化したものです。(正式には、B スプライン補間は、移動平均をスプラインの次数だけ反復することと同じです。)
ただし、適用するスムージングが多いほど、データから多くの情報が失われるというトレードオフがあります。補間によってさらにポイントを追加しようとすると、ルンゲ現象のような奇妙なアーティファクトが作成される可能性があります。
http://en.wikipedia.org/wiki/ルンゲの現象
これは、ロー パス フィルタリングに固有のトレードオフであり、それについてはあまり対処する必要はありません。結果として、最終的にはそれらの点を残す方が実際には良いかもしれません.
于 2011-06-24T03:50:10.570 に答える