从数据集中去除噪声和周期性成分,同时保留底层模式
平滑算法通常用于从数据集中去除周期性成分,同时保留长期趋势。例如,每月采样一次的时间序列数据通常会出现季节性波动。12个月移动平均过滤器将去除季节性成分,同时保留长期趋势。
或者,平滑算法可用于生成用于探索性数据分析的描述性模型。当指定描述一组变量之间关系的参数模型不切实际时,通常会使用这种技术。
信号或时间序列平滑技术用于一系列学科,包括信号处理、系统识别、统计学和计量经济学。
常见的平滑算法包括:
- 低、黄土:使用局部回归模型的非参数平滑方法
- 内核平滑:光滑分布函数非参数建模方法
- 平滑样条函数:曲线拟合的非参数方法
- 自回归移动平均(ARMA)滤波器:当数据显示序列自相关时使用的过滤器
- Hodrick-Prescott过滤器:通过提取季节成分来平滑计量经济时间序列的滤波器
- Savitzky-Golay平滑滤波器:当信号有高频信息需要保留时使用的滤波器
- 巴特沃斯滤波器:信号处理中用于去除高频噪声的滤波器
有关平滑的更多信息,请参见统计和机器学习工具箱™,曲线拟合工具箱™,计量经济学工具箱™,系统识别工具箱,信号处理工具箱.
例子和如何
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线性预测与自回归模型(例子)
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MATLAB中的卡尔曼滤波器设计(例子)
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用三次平滑样条去趋势时间序列数据(例子)
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非参数拟合(开场)(视频)
软件参考
- 过滤器(matlab関数)
- フィルタ,処理と平滑化(英語)(曲线拟合工具箱ドキュメンテション)
- 黄油(信号处理工具箱関数)
- 卡尔曼(控制系统工具箱関数)
- ksdensity(统计和机器学习工具箱関数)