指数移动平均值（exponential moving average）常用于平滑曲线

最新推荐文章于 2025-07-11 11:19:55 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Rex_WUST/article/details/85003743
本文深入探讨了滑动平均模型的原理，即一阶滞后滤波法，详细解释了其数学表达式及其在降低周期性干扰和高频率波动场景中的应用效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://baike.baidu.com/item/EMA/12646151

https://blog.youkuaiyun.com/kuweicai/article/details/80517284

https://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/7521609.html

 

其实滑动平均模型的原理就是一阶滞后滤波法，其表达式如下： 

new_value=(1−a)×value+a×old_valuenew_value=(1−a)×value+a×old_value

其中a的取值范围[0,1]，具体就是：本次滤波结果=(1-a)本次采样值+a上次滤波结果，采用此算法的目的是： 


1、降低周期性的干扰； 

2、在波动频率较高的场景有很好的效果。

YOLOv5的Tricks | 【Trick7】指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）
Clichong
06-08 3682
如有错误，恳请指出。这篇博客主要用于整理网上对EMA（指数移动平均）的介绍，在yolov5代码中也使用了这个技巧，现对其进行归纳。相信大家对算术平均：x^=1n(x1+x2+…+xn)\hat{x}=\frac{1}{n}(x_1+x_2+…+x_n)x^=n1​(x1​+x2​+…+xn​)，加权平均：x^=1n(x1f1+x2f2+…+xkfk)\hat{x}=\frac{1}{n}(x_1f_1+x_2f_2+…+x_kf_k)x^=n1​(x1​f1​+x2​f2​+…+xk​fk​)，其中(f1+
什么是exponential moving average，请详细解释
wq6qeg88的博客
12-06 1070
（指数加权移动平均）是一种常用的平滑技术，它通过对历史数据赋予不同的权重来计算数据的平均值，其中最近的数据点给予更高的权重，而较远的历史数据点权重较低。EMA 主要用于减少时间序列数据中的噪声，并突出显示数据中的长期趋势或周期模式。指数加权移动平均 (EMA)是一种有效的平滑技术，它通过对数据赋予不同的权重（较新的数据点权重大，较远的历史数据点权重小）来计算时间序列的平均值。EMA 在强化学习、金融分析、信号处理等多个领域中广泛应用，能够提供平滑的趋势跟踪，减少数据中的噪声，并提高模型训练过程的稳定性。
【机器学习】指数移动平均（EMA，Exponential Moving Average）
fzy2003的博客
09-13 1652
指数移动平均（EMA）是一种加权平均技术，常用于平滑数据序列，特别是在深度学习中跟踪模型参数的平滑版本。EMA通过赋予最近更新较大的权重，历史更新权重逐渐减小，使得它能快速响应新变化，保留平滑效果。相比于简单移动平均（SMA），EMA更加重视最新数据。例如，训练模型时，EMA能生成一个比最新模型参数更稳定的版本，提升泛化能力，抑制过拟合和训练过程中的波动，从而改善模型性能。
18、指数移动平均——EMA
小白的博客
03-09 2039
EMA
可视化EMA滤波器对信号的幅度相应和相位延迟
最新发布
m0_74100562的博客
07-11 332
本文研究了指数滑动平均(EMA)滤波器的频率响应特性。通过数学推导得出EMA的传递函数，分析了其幅度和相位响应。实验采用150点采样的正弦信号添加噪声进行测试，通过可视化对比滤波前后的信号变化。结果表明：增大平滑因子α会增强平滑效果但增加相位延迟，减小α则降低噪声抑制能力但减少相移。频谱分析显示，EMA滤波器能有效提升信噪比(SNR)，文中给出了完整的Python实现代码，包括信号处理、响应计算和交互式可视化功能。研究为理解EMA滤波器的频率特性提供了直观的分析方法。
指数移动平均(EMA)
m0_73593331的博客
02-17 1158
EMA(Exponential Moving Average，指数移动平均)是一种加权平均方法，它给予最近的数据点更高的权重。在深度学习训练中，我们维护一个“影子参数”，在每次网络参数更新之后，使用EMA对影子参数更新（注：影子参数不会参与训练，EMA并不会对训练中的模型参数产生影响）。
指数移动平均（EMA）
AI学长
03-08 3340
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 实际上，EMA可以看作是Temporal Ensembling，在模型学习过程中融合更多的历史状态，从而达到更好的优化效果。 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。
指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）
qq_43538018的博客
01-03 3102
指数移动平均（EMA）是一种加权平均方法，用于计算一组时间序列数据的平滑平均值。它在计算平均值时，对近期数据赋予更高的权重，而对较早的数据赋予较低的权重。相对于简单平均值，EMA 更敏感于最新的数据变化。
指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）介绍，使用EMA分析股票价格和交易时机
u013531166的博客
08-15 4663
指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）是一种用于平滑时间序列数据的技术，它通过对历史数据赋予不同的权重来实现平滑。与简单移动平均（SMA）不同，EMA对最近的数据赋予更大的权重，从而能够更敏感地反映数据的近期变化趋势。这使得EMA在金融市场分析、信号处理和其他时间序列预测领域得到了广泛应用指数加权移动平均（EMA）是一种强大的时间序列平滑工具，因其对最新数据的敏感性和有效平滑噪声的特性而在多个领域得到广泛应用。
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假设我们有。
Go-ewma-Go实现指数加权移动平均算法
08-13
ewma - Go实现指数加权移动平均算法
爬取百度指数关键词平均值
01-12
使用python爬取百度指数关键词平均值，下完看不懂可以私聊我。
EMA - 指数移动平均
余璜的技术博客
06-12 7268
EMA 基本概念见 Wikipedia，本文不赘述。基本公式 S[0] = Y[0] S[i] = Y[i] * alpha + S[i-1] * (1 - alpha) 其中 alpha 为平滑因子，数值越小曲线越平滑 要点 初始值 S1 会引入误差，为了消除误差有几种常见策略： 取前 N 个值的均值作为 S1 迭代的前 N 次使用动态平滑因子 alpha，从 1 逐渐变为
指数加权移动平均模型_常见收益模型
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在计量经济学领域中，我们主要研究三种数据，即横截面数据、面板数据和时间序列数据。其中横截面数据研究在一个给定的时间点上，不同观测样本的状态，例如：2018年12月16日全国各个城市天气质量AQI指数。面板数据指的是某些给定的样本在给定的时间跨度内的观测值。例如：2018年全国各个城市每日的天气质量指数。而时间序列研究一个个体在一段时间跨度内的变化。其特点为，每个观测值前后相关性很强，基本很难满足简...
数学---之EMA （指数移动平均值）
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EMA （指数移动平均值） 编辑 讨论 EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数移动平均值是以指数式递减加权的移动平均。 理解了MA、EMA的含义后，就可以理解其用途了，简单的说，当要比较数值与均价的关系时，用MA就可以了，而要比较均价的趋势快慢时，用EMA更稳定；有时，在均价值不重要时，也用EMA来平滑...
【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）
Drug discovery
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在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以提高测试指标并增加模型鲁棒。 EMA的定义 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 ...
指数加权移动平均
weixin_39910711的博客
08-18 3588
指数加权移动平均exponentially weighted moving average (EWMA)，又叫指数移动平均exponential moving average (EMA)。 算术平均（权重相等）—>加权平均(权重不等)—>移动平均(大约是只取最近的N次数据进行计算)—> 批量归一化(BN)及各种优化算法的基础 EMA：是以指数式递减加权的移动平均，各数值的加权影响力随时间呈指数式递减，时间越靠近当前时刻的数据加权影响力越大 1指数加权移动平均 ...
指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现
zhang2010hao的博客
06-12 2万+
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 EMA的定义 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据： 普通的平均数： EMA：，其中，表示前条的平均值 ()...
exponential moving average
02-28
### 指数移动平均的概念 指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）是一种加权移动平均方法，在数据序列中的每个点都赋予不同的权重。最近的数据点被给予更高的权重，而较早的数据点则逐渐减少其影响。这种特性使得EMA能够更灵敏地反映最新趋势变化。 计算公式如下： \[ \text{EMA}_t = (\alpha \times P_t) + ((1-\alpha)\times\text{EMA}_{t-1}) \] 其中 \(P_t\) 表示当前价格或数值，\( \alpha \) 是平滑因子，通常定义为 \( \frac{2}{N+1} \)，这里 N 代表周期长度[^1]。 ```python import pandas as pd import numpy as np def calculate_ema(data_series, span=10): """ 计算给定时间序列的指数移动平均值 参数: data_series (pd.Series): 输入的时间序列数据 span (int): 周期窗口大小，默认为10天 返回: pd.Series: 包含EMA的结果系列 """ alpha = 2 / (span + 1) ema_values = [] for i in range(len(data_series)): if i == 0: ema_values.append(data_series[i]) else: new_value = alpha * data_series[i] + (1 - alpha) * ema_values[-1] ema_values.append(new_value) return pd.Series(ema_values, index=data_series.index) # 示例用法 data_points = [71.58, 71.09, 70.9, 70.63, 70.46, 70.57, 70.89, 71.53, 72.47, 73.47] dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(data_points)) series_data = pd.Series(data_points, index=dates) ema_result = calculate_ema(series_data, span=5) print(ema_result) ``` 在交易算法中，EMA常用于识别短期和长期的趋势方向以及支撑位和阻力位。通过比较不同时间段内的两条或多条EMAs，可以构建有效的买卖信号系统。当快速线穿过慢速线上方时可能形成买入机会；反之，则可能是卖出时机。
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