【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数字处理，尤其涉及一种一维序列数据自适应平滑滤波方法、装置及介质。
技术介绍
1、数据平滑处理在数据分析中有助于提高数据分析的质量和结果的可信度。通过数据平滑处理可以减少数据中的随机噪声，使信号的轮廓更加清晰，更容易识别数据中的主要趋势和周期性特征，简化数据模型的复杂度，便于建立和理解数据之间的关系。在时间序列分析中，平滑处理还可以用于预测未来值或对缺失的数据进行插值。
2、选择数据平滑处理方法时，需要根据数据的特点选择合适的滤波方法和滤波参数，这往往需要耗费大量的时间，增加了用户的工作量。滤波参数设置不当可能会导致过度平滑，失去数据原有的特征和细节。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开期望提供一种一维序列数据自适应平滑滤波方法、装置及介质；能够不依赖于原数据的特性，自适应选择滤波参数对数据中的野值和噪声进行剔除和平滑，避免频繁调试，提高了数据处理效率。
2、本公开的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本公开提供了一种一维序列数据自适应平滑滤...
【技术保护点】
1.一种一维序列数据自适应平滑滤波方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于指数滤波对一维数据序列处理，获得与所述多个平滑系数值对应的多个滤波数据序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个滤波数据序列统计极大值与极小值的个数获得所述每一个滤波数据序列对应的平滑性指标，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述平滑性指标和所述误差性指标获得每一个平滑系数值对应的综合权重，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述平...
【技术特征摘要】
1.一种一维序列数据自适应平滑滤波方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于指数滤波对一维数据序列处理，获得与所述多个平滑系数值对应的多个滤波数据序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个滤波数据序列统计极大值与极小值的个数获得所述每一个滤波数据序列对应的平滑性指标，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述平滑性指标和所述误差性指标获得每一个平滑系数值对应的综合权重，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述平滑性指标的波动获得每一个平滑系数值对应的平滑性指标权重，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨东升，贾建光，张凯，耿琳，韩进喜，杨尧，高山，丁瑞，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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