同じ数の点を保持する平滑化アルゴリズムを探しています。そのようなアルゴリズムはスムージングのために存在しますか?私が見たすべてのアルゴリズムは、データポイントの数を減らします。同じ数の点を保持しながらデータセットを平滑化する
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A
答えて
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1つの可能性は、移動平均です。たとえば、各出力ポイントは最後の10ポイントの平均です。明らかに、これで最初の数点はそれほど平滑化されません。
1
私はそれがあなたがやろうとしていることに依存していると思います。スプライン補間を使用することができます。これは、移動平均またはボックスカーフィルタのアイデアの一般化です。 (正式に言えば、B-スプライン補間は、移動平均をスプラインの次数と同じくらい反復することと同等です)。
しかし、トレードオフは適用をスムーズにするほど、あなたのデータ。
http://en.wikipedia.org/wiki/Runge「
これは、低域通過フィルタに固有のトレードオフであり、約行うには多くはありませんs_phenomenon:あなたは補間することによって、より多くのポイントに戻って追加しようとする場合は、ルンゲ現象のような奇妙な成果物を作成することができますそれ。結果として、実際には、これらのポイントを最後に残しておくほうが良いかもしれません。
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新しいポイントセットを作成したいのですか、または代表的なスムースカーブをお探しですか? –
"余分な"データポイントを戻すためにスムーズで補間しないのはなぜですか? –
私は新しいポイントを得るために探しています。現在の点集合から全く新しい点集合を補間する方法はありますか?私は補間がポイントを片側に押し上げるのではないかと心配しています。 – user449511