# 二阶平滑的Java实现
**摘要：** 二阶平滑是一种常用的数据平滑技术，尤其在时间序列分析中广泛应用。二阶平滑的主要目的是减少数据的波动，使得图形更加平滑，同时保留数据中存在的趋势。本文将介绍二阶平滑的基本概念，并提供Java代码实现及示例。
## 什么是二阶平滑？
*二阶平滑* 是在一次平滑的基础上进行进一步处理的方法。第一次平滑通常使用简单移动平均法，而二阶平滑就是对移动平均后的结
原创
2024-09-13 05:24:50
17阅读
1.项目背景时间序列分析中的简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing, SES）模型是一种用于短期预测的统计方法，特别适用于没有明显趋势或季节性模式的时间序列数据。该方法通过给予最近观测值不同的权重来估计当前水平，并以此作为对未来时间点预测的基础。简单指数平滑模型的核心思想是：最新的观测值具有较高的权重，而较早的观测值权重逐渐递减，权重的衰减依赖于一个平滑系数α（al
信号采集是非常常见的需求，我们也总是希望采集到的数据是纯净而真实的，但这只是我们的希望。环境中存在太多的干扰信号，为了让我们得到的数据尽可能地接近实际值，我们需要降低这些干扰信号的影响，于是就有了滤波器的用武之地。这里我们讨论的主要是软件实现的数字滤波器，这一篇我们就来讨论基于递推算术平均算法的阶进
原创
2022-05-13 17:30:10
317阅读
# Python 二阶指数平滑：预测未来趋势
在数据分析和预测领域，指数平滑是一种常用的时间序列预测方法。它通过平滑过去数据点的权重，来预测未来的数据点。二阶指数平滑是在一阶指数平滑的基础上，进一步考虑了趋势项的变化。本文将介绍二阶指数平滑的概念、原理，并使用Python语言实现一个简单的示例。
## 一、指数平滑简介
指数平滑是一种时间序列预测方法，它通过给过去的观测值赋予不同的权重，来预
原创
2024-07-29 03:31:06
44阅读
# 三阶指数平滑法
## 简介
三阶指数平滑法（Triple Exponential Smoothing）是一种用于时间序列预测的方法，它可以捕捉到趋势和季节性的变化。它是指数平滑法的一个扩展，通过引入递归式来对趋势和季节性进行建模。
指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它基于过去观测值的加权平均来预测未来的值。一阶指数平滑法只考虑了过去观测值的加权平均，而三阶指数平滑法除了考虑过去观测
原创
2023-11-13 09:34:02
97阅读
# 二阶指数平滑的 Java 实现
## 引言
在时间序列分析中，指数平滑法是一种常用的预测技术。二阶指数平滑法（或称为霍尔特平滑法）不仅考虑了数据的水平水平变化，还关注到数据的趋势。这种方法适用于有趋势变化的时间序列数据。本文将介绍二阶指数平滑法的基本原理，并给出 Java 实现的代码示例。
## 二阶指数平滑的基本概念
二阶指数平滑法的数学表达式如下：
1. 水平预测：
\[
原创
2024-09-11 06:20:31
111阅读
时间序列的主要成分一般认为有：平稳，趋势，季节等和几者的累加、累积一般的基础分析方法，首先就是做平滑，那么为什么要做平滑呢？说了也是白说，平滑不就是平均滑动吗，就是为了通过移动平均值来消除或者消弱序列中不规则变动，试图发现其中的规律。这里先来说说指数平滑：指数平滑法有几种不同形式：一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列，二次指数平滑法针对有趋势但 没有季节性的序列。三次指数平滑法也叫“Holt-
转载
2023-09-04 12:02:35
28阅读
今天教同学们用AI中的基本形状，结合扭曲、变换效果和渐变，来创建一杯写实的牛奶和超有质感的燕麦饼干。 我们开始吧！ 我们开始吧！1、画一个脆脆的巧克力曲奇饼干第一步首先画一个250*250px大小的圆，用椭圆工具(L)，同时按住Shift键来画圆。 给圆形填充沙滩黄色，选择“效果——扭曲和变换——粗糙化” 大小调至1%，勾选“相对” 然后将“细节”值调至5，勾选“平滑”。 点击“确定”
转载
2024-05-21 14:16:20
0阅读
二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
转载
2023-09-11 21:12:25
163阅读
局部预处理可以分为二种，一种是平滑，一种是梯度算子。本文主要记录平滑。 平滑的目的在于抑制噪声或者其他小的波动，这等同于在傅里叶变换域抑制高频部分。但是平滑也会模糊所有的带有重要信息的明显边缘。故而具备保持边缘作用的平滑方法得到了更多关注。常见的有基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑、基于统计学习方法的中值平滑，具备保持边缘的双边滤波、导向滤波等。OpenCV提供函数cv2.filter2D()
## Python 中的噪音平滑与均值平滑
在数据分析和信号处理的领域，噪音是一个普遍存在的问题。噪音会干扰信号，使得从数据中提取有用信息变得更加困难。为了解决这个问题，数据科学家通常会使用平滑技术来减小噪音的影响。本文将介绍一种常用的平滑方法——均值平滑，及其在Python中的实现。
### 什么是均值平滑？
均值平滑是一种简单有效的平滑技术。其基本思想是将信号中每一个数据点替换为其周围数
一、图像平滑二、均值滤波三、方框滤波四、高斯滤波五、中值滤波 从头开始study，每日积累！ 一、图像平滑什么是图像平滑？ 图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。 图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主
转载
2023-08-21 09:27:12
123阅读
问题描述1、给定图像的采用低通滤波进行平滑处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用ILPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留90%，95%，99%进行处理； (3) 注意观察振铃效应。 2、给定图像的采用高通滤波进行锐化处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用LHPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留20%、10%、5%进
转载
2023-08-10 15:29:52
247阅读
作者：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！ 一、数据读取的优化读取数据是进行数据
转载
2023-11-03 12:03:26
116阅读
“水彩”效果可以实现用水彩风格绘制图像，当边缘有明显的色调变化时，该效果会使颜色更加饱满。 上图中，左边是原图，右边是应用了“水彩”效果后的结果。我们选中需要处理的对象，选择“效果”-“艺术效果”-“水彩”，可以打开“水彩”效果设置对话框。 在这个对话框中，我们可以设置“水彩”效果的相关参数：画笔细节：设置画笔在图像中刻画的细腻程度。取值范围为1~14。细腻程度
转载
2024-09-02 08:44:07
64阅读
摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限 ...所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们
转载
2024-06-18 12:26:25
50阅读
一、图像平滑处理简介图像平滑处理属于图像空间滤波的一种，用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于图像预处理任务中，例如在(大)目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。模糊处理后的图像，可以通过阈值处理、形态处理等方式进行再加工，从而去除一些噪点。平滑滤波器包括线性滤波器和非线性滤波器，平滑线性空间滤波器的输出(响应)是包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值。
转载
2023-10-12 13:19:52
92阅读
数据库平滑扩容数据库平滑扩容1. 扩容方案剖析1.1 扩容问题1.2 停机方案1.3 停写方案1.4 日志方案1.5 双写方案（中小型数据）1.6 平滑2N方案（大数据量）2. 平滑2N扩容方案实践2.1 实现应用服务级别的动态扩容2.1.1 MariaDB服务安装2.1.2 MariaDB双主同步2.1.3 KeepAlived安装与高可用配置2.1.4 搭建应用服务工程2.2 实现数据库的秒
转载
2024-08-26 00:03:55
67阅读
目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是： 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积） 首先，明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv
import nump
转载
2024-03-30 20:31:49
67阅读
窗口对象pandas 中有3类窗口，分别是滑动窗口 rolling 、扩张窗口 expanding 以及指数加权窗口 ewm 。滑窗对象要使用滑窗函数，就必须先要对一个序列使用 .rolling 得到滑窗对象，其最重要的参数为窗口大小 window 。In [95]: s = pd.Series([1,2,3,4,5])
In [96]: roller = s.rolling(window =
转载
2024-01-12 11:03:15
189阅读
