读入一段音频后添加不同种类的噪声，信噪比：0dB~10dB；分别采用滑动平均滤波器，中值滤波、直接频域滤波等方法去除噪声，分析和对比效果。
2024-11-05 23:03:49
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3．加权滑动平均滤波法
增加新的采样数据在滑动平均中的比重，以提高系统对当前采样值的灵敏度，即对不同时刻的数据加以不同的权。通常越接近现时刻的数据，权取得越大。
系数 C0，C1，…，CN-1的选取方法有多种，通常采用 MATLAB 等工具设计 FIR 滤波系数。
抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
2023-04-03 23:47:56
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Prony算法能根据实测数据辨识系统的相关特性参数，有助于分析系统低频振荡。针对传统Prony算法只能分析部分数据且对噪声敏感的问题，提出一种Prony滑动平均窗算法，分窗口对数据进行分析，不仅能充分利用数据，而且采用求和取平均的方法在一定程度上能削弱噪声，即使在信噪比非常小的情况下仍能得到准确的辨识结果。基于PSASP软件的仿真分析验证了Prony滑动平均窗算法所得结果的准确性。
2023-01-25 14:17:01
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对角CARIMA模型多变量广义预测控制介绍了多变量广义预测控制算法，基于受控自回归滑动平均模型（CARIMA），希望对大家有用
2022-12-08 14:26:53
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1.滑动平均概念
滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高 适用于高频振荡的系统
缺点： 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM
2.解决思路
可以发现滑动平均滤波法
2022-11-18 17:14:53
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为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。
2022-05-12 12:52:07
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通过simulink搭建的滑动平均滤波Moving Average，模型中有说明，想要取n个数的滑动平均值，直接修改n值即可。（纯simulink模型，非代码）
2022-04-09 21:01:29
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