الانتقال من المتوسط مربع فلتر

تجانس إزالة الاختلافات على المدى القصير، أو كوتنويسكوت للكشف عن الشكل الأساسي غير المحوري الكامنة من البيانات. إيغوراسوتس عملية السلس ينفذ مربع، كوتينوميالكوت، و سافيتسكي-غولاي تمهيد. خوارزميات تمهيد مختلفة تقوي بيانات المدخلات مع معاملات مختلفة. التمويه هو نوع من مرشح تمريرة منخفضة. نوع التمهيد وكمية التمهيد يغير استجابة التردد فيلتروتوتس: المتوسط ​​المتحرك (ويعرف أيضا باسم مربع التجانس) أبسط شكل من أشكال التمهيد هو المتوسطات كوتموفينغ الذي ببساطة يحل محل كل قيمة البيانات مع متوسط ​​القيم المجاورة. لتجنب تحويل البيانات، فمن الأفضل أن متوسط ​​عدد نفس القيم قبل وبعد حيث يتم حساب المتوسط. في شكل المعادلة، يتم حساب المتوسط ​​المتحرك بواسطة: مصطلح آخر لهذا النوع من التمهيد هو كوتسليدينغ أفيراجيكوت، كوتبوكس سموثينغكوت، أو كوتوككار سموثينغكوت. ويمكن تنفيذه عن طريق حشد بيانات المدخلات بنبضة على شكل مربع من قيم 2M1 تساوي كل 1 (2M1). نطلق على هذه القيم كوتكوفيسيانتسكووت من كيرنيلكوتس كوتسموثينغ: الحدين تجانس الحدين تجانس هو مرشح غاوس. فإنه يقوي البيانات الخاصة بك مع معاملات تطبيع المستمدة من مثلث باسكالاكوتس على مستوى يساوي معلمة التمهيد. وتستمد الخوارزمية من مقالة كتبها مارشاند ومارميت (1983). سافيتسكي-غولاي تجانس سافيتسكي-غولاي تمهيد يستخدم مجموعة مختلفة من المعاملات قبل المحوسبة شعبية في مجال الكيمياء. بل هو نوع من المربعات أقل الحدود تجانس. يتم التحكم في كمية التجانس بواسطة معلمتين: الترتيب متعدد الحدود وعدد النقاط المستخدمة لحساب كل قيمة ناتجة. المراجع مارشاند، P. و L. مارميت، الحدين تصفية تجانس: وهناك طريقة لتجنب بعض المزالق من أقل تمهيد متعدد الحدود مربع، القس سسي. Instrum. . 54 - 1034-41، 1983. سافيتسكي، A. أند M. J.E. غولاي، تمويه وتمايز البيانات من خلال تبسيط الإجراءات المربعات الصغرى، الكيمياء التحليلية. 36- 1627-1639، 1964Box يستند إلى عامل التصفية المتوسط ​​المتحرك الأسي تم تصميم هذا إما ليكون متطابقا مع إما المعطاة في matplotlib. orgexamplespylabexamplesfinancework2.html ومع ذلك فإنه المتداول (يمكن تحديثها في أي وقت). لأنه هو إما المتداول، حذار من أن النتائج الأولى ن سوف تكون مختلفة من المثال الثعبان. وذلك لأن المثال الثعبان يستخدم النتيجة n 1 لجميع النتائج 0- n وبما أن هذه الخوارزمية هي المتداول، وهذا غير ممكن. تجاهل أول النتائج ن وجميع النتائج التالية ستكون هي نفسها. رمز الثعبان الذي يقوم عليه هذا هو على النحو التالي، لاحظ السطر معلق الذي ليس من الممكن مع إما المتداول. لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي. لقد سجلت الدخول باستخدام علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة. لقد سجلت الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. إعادة تحميل لتحديث الجلسة الخاصة بك. يستند التصفية على أساس معدل التصفية الأسي المتحرك تم تصميم هذا إما ليكون متطابقا مع إما المعطاة في matplotlib. orgexamplespylabexamplesfinancework2.html ومع ذلك فإنه المتداول (يمكن تحديثها في أي وقت). لأنه هو إما المتداول، حذار من أن النتائج الأولى ن سوف تكون مختلفة من المثال الثعبان. وذلك لأن المثال الثعبان يستخدم النتيجة n 1 لجميع النتائج 0- n وبما أن هذه الخوارزمية هي المتداول، وهذا غير ممكن. تجاهل أول النتائج ن وجميع النتائج التالية ستكون هي نفسها. رمز الثعبان الذي يقوم عليه هذا هو على النحو التالي، لاحظ السطر معلق الذي ليس من الممكن مع إما المتداول. لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي. لقد سجلت الدخول باستخدام علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة. لقد سجلت الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة.