data smoothing

最新推荐文章于 2023-01-19 17:47:29 发布
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本文探讨了如何进行数据平滑处理并计算线性梯度的方法。通过介绍数据平滑的多种方式，帮助读者理解如何减少数据噪声及计算趋势线。此外，还提供了实际应用中的案例分析和技术建议。

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http://stackoverflow.com/questions/204184/how-to-smooth-data-and-calculate-line-gradient

 

NLP论文速读（ICML2024）|迭代数据平滑(Iterative Data Smoothing: Mitigating Reward Overfitting and ……)
2401_85576118的博客
01-12 471
对于频繁出现的样本对，IDS能够准确估计奖励，而对于不常见的样本对，估计的奖励保持在初始化值附近，从而隐式地惩罚不确定性较高的样本。Figure 2展示了在多臂老虎机（multi-armed bandit）设置中的实验结果，这些实验旨在比较三种不同的方法：传统的最大似然估计（MLE）、悲观最大似然估计（Pessimistic MLE）和本文提出的迭代数据平滑方法。通过Figure 2中的实验结果，论文得出结论，IDS方法在多臂老虎机设置中有效地解决了奖励过拟合和过度优化的问题。
Scattered pilot detection of CMMB signals based on data smoothing in cognitive radio networks
02-08
Scattered pilot detection of CMMB signals based on data smoothing in cognitive radio networks
data_smoothing:数据平滑方法的演示，尤其是Lowess和B-Spline
03-31
数据平滑 数据平滑方法的演示，尤其是Lowess和B-Spline
基于smooth函数的数据平滑 fft变化 和数据保存系统
m0_68894275的博客
05-28 859
DataSmooth(:,i) = smooth(y(:,i),10,'rloess'); 参考百度的概念：有限长序列可以通过离散傅里叶变换(DFT）将其频域也离散化成有限长序列。但其计算量太大，很难实时地处理问题，因此引出了快速傅里叶变换(FFT). 1965年，Cooley和Tukey提出了计算离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，将DFT的运算量减少了几个数量级。从此，对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不
快速简便的平滑：Z = SMOOTH1Q(Y) 使用基于 DCT 或 FFT 的样条平滑方法平滑数据 Y-matlab开发
06-01
Z = SMOOTH1Q(Y,S) 使用基于 DCT 或 FFT 的样条平滑方法平滑数据 Y。 非有限数据（NaN 或 Inf）被视为缺失值。 S 是平滑参数。 它必须是一个真正的正标量。 S越大，输出越平滑。 如果 S 为空（即 S = []），则通过最小化广义交叉验证 (GCV) 分数自动确定。 Z = SMOOTH1Q(...,'robust') 执行稳健的平滑，以最小化外围数据的影响。 Z = SMOOTH1Q(...,'periodic') 假设要平滑的数据必须是周期性的。 [Z,S] = SMOOTH1Q(...) 还返回平滑度参数 S 的计算值，以便您可以在需要时随后微调平滑度。 SMOOTH1Q 是用于一维数据的 SMOOTHN 的简化和快速版本。 如果要平滑 ND 阵列，请使用 SMOOTN。 参考---------- 1) Garcia D，在一维和更高维中对带有缺失值
怎样做real time data smoothing
weixin_30914981的博客
03-10 107
前面博文里提到了自己写的一个natural marker的AR的雏形，那是针对平面物体的，计算homography matrix的时候用上ransac，计算结果还算比较稳定。最近这段时间进一步研究了针对非平面物体的pose estimation问题，基本上完成了雏形，但发现计算结果的噪声特别大。 从视频里可以看出，对于rotation的估计基本还可以，但对于transla...
【Python数据分析】实践编写篇3：在Python中使用三阶指数平滑模型对金融数据集进行拟合与预测
Deng333333555的博客
01-19 4072
本篇主要介绍在python中使用三阶指数平滑的方法对时间序列数据进行预测。
import pandas as pd import numpy as np from scipy.signal import find_peaks import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取文件 excel_file = pd.ExcelFile('附件1.xlsx') # 获取指定工作表中的数据 df = excel_file.parse('Sheet1') data = df['B'].values def first_order_lowpass_filter(input_signal, alpha): output_signal = np.zeros_like(input_signal) output_signal[0] = input_signal[0] for i in range(1, len(input_signal)): output_signal[i] = alpha * input_signal[i] + (1 - alpha) * output_signal[i - 1] return output_signal # 设定低通滤波器的参数 alpha = 0.2 filtered_data = first_order_lowpass_filter(data, alpha) def detect_peaks_and_valleys(data): peaks, _ = find_peaks(data) valleys, _ = find_peaks(-data) return peaks, valleys # 检测波峰波谷 peaks, valleys = detect_peaks_and_valleys(filtered_data) def polynomial_fit(data, peaks, valleys, order): all_points = np.sort(np.concatenate((peaks, valleys))) x = all_points y = data[all_points] coefficients = np.polyfit(x, y, order) polynomial = np.poly1d(coefficients) fitted_data = polynomial(np.arange(len(data))) return fitted_data # 设定多项式阶数 order = 3 fitted_data = polynomial_fit(filtered_data, peaks, valleys, order) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(filtered_data, label='Filtered Data') plt.plot(fitted_data, label='Fitted Data') plt.legend() plt.title('Data Smoothing and Fitting') plt.xlabel('Index') plt.ylabel('Value') plt.show() 修改代码，变为提取指定区间的数据
最新发布
09-07
为了提取指定区间的数据，可在读取 `.xlsx` 文件数据后，对数据进行切片操作。以下是修改后的代码： ...plt.title('Data Smoothing and Fitting') plt.xlabel('Index') plt.ylabel('Value') plt.show() ```
data_smoothing.py
11-15
data_smoothing.py
平滑(smoothing)
aaron的专栏
10-21 1万+
1 问题的提出 由于在现实生活中，我们的观察尺度有限，我们的样本（输入）很可能没有办法包含所有可能的情况，那么我们怎么去处理先前看不见的事件呢？ 1 举个例子，莎士比亚使用了30000个双连词(bigram),然而我们总共有V^2=8.44亿个可能的双连词，所以，99.96%的可能的双连词都没有出现过，那是不是意味着，任何句子包含有其中某一种双连词的概率就为0呢？同样的问题有很多，当我们面对
曲线平滑(smoothing)
weixin_30765319的博客
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曲线平滑 Savitzky-Golay滤波器 Python Scipy Signal Library ---- savgol_filter 详解：Savitzky-Golay平滑滤波 It uses least squares to regress a small window of your data onto a polynomial, then uses the polynomia...
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09-28 3万+
原文地址：http://powerelite.blog.163.com/blog/static/429658912013459306166/         smooth  Smooth data.     Z = smooth(Y) smooths data Y using a 5-point moving average.       Z = smoo
H265和H264编解码中DCT变换过程中scaling 和 strong_intra_smooth
cy413026的博客
06-26 1452
strong_intra_smooth:是H265的intra预测过程中，对相邻pix进行的双线性滤波，属于协议内容 scaling是DCT变换过程中的，用于归一化，为了保证残差块经过变换和反变换之后基准相同，HEVC在变换模块中还增加了额外的缩放参考HEVC中变换（Transform）过程中的scaling操作的理解 ...
【数据预处理】数据归一化方法normalization，数据平滑smoothing
RainbowCoral的博客
03-24 2386
Table of Contents 归一化： Min-max normalization： to [new_minA, new_maxA] z-score norm alization(μ: mean, σ: standard deviation): Normalization by decimal scaling 代码示例： 数据平滑data smoothing methods ...
Ming-Hsuan Yang: Publications
汤永康 de 研究笔记
06-18 4781
http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/pubs.html
我写的万能多用途简洁的Makefile
汤永康 de 研究笔记
08-11 4008
我写的万能多用途，简洁的Makefile。希望对你有用。 ############################################################# ## 简洁通用的Makefile文件(Ver 1.1) ## Smart Makefile for general purpose (Ver 1.1) ## Author: 汤 永康 Yongkang TANG
一个关于DTW和HMM比较的文章
汤永康 de 研究笔记
11-01 3337
<br /> <br />A paper named "From DTW to HMM"<br />Author: Chunsheng Fang from University of Cincinnati<br /> <br />http://www.docstoc.com/docs/24134331/From-Dynamic-Time-Warping-%28DTW%29-to-Hidden-Markov-Model<br /> 
一位牛人关于 SIFT算法的讲解
汤永康 de 研究笔记
06-20 2484
http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/archive/2011/03/13/6245939.aspx 日后再研究。 
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