以下是对移动平均（Moving Average）、Savitzky-Golay滤波（SG滤波） 和 邻域平均滤波（Adjacent Averaging） 算法实现信号处理。移动平均 vs. 邻域平均：二者数学本质相同，均为窗口内均值计算。差异仅在于实现时的命名习惯（如“邻域平均”更强调局部邻域操作）。 SG滤波：基于最小二乘多项式拟合，通过保留高阶导数信息（如峰形曲率）实现高保真平滑。 选择移动平均/邻域平均： 实时性要求高（如传感器数据流处理）。 信号特征简单，无需保留高频细节（如温度趋势分析）。 对实时性要求高或噪声简单，可用移动平均。 选择SG滤波： 信号峰形关键（如FBG中心波长检测），优先选SG滤波。 光谱分析、色谱峰检测等需保留峰形特征的场景。 信号含复杂高频成分但需抑制随机噪声（如ECG信号去噪）。 边缘处理策略 镜像填充（'symmetric'）：减少边界突变，适合多数信号。 常数填充（'constant'）：适合信号首尾平稳的场景。 截断处理：输出数据变短，适合后续插值。

基于减法平均的优化器Subtraction-Average-Based Optimizer

平均框架下带有高斯测度的球面Sobolev上的函数的最优恢复，黄泽霞，汪和平，最优恢复指的是只使用有限多个任意函数值并且在近可能小的误差下去重构（恢复）一给定函数类上的函数。最优恢复是数值分析的一个

一个独立的Matlab函数，用以实现整张图像的平均，用以后续处理或编写其他程序的辅助程序。

mt4 ea 指标 Average+Daily+Range+Pro+Calculator+ 能够显示在主图 方便看周期内的波动与压力

有关大地测量方面的高斯平均引数法正算，希望对大家有用

基于正交频分复用的无源光网络（OFDM-PON）系统的安全性最近已成为一个重要问题。 本文提出了一种基于多混沌的时频域加密技术，用于物理层安全和选择映射（SLM），以降低峰均功率比（PAPR），并在OFDM-PON系统中进行了实验验证。 所提出的方案基于Lozi和Logistic映射，并且可以生成混沌序列以在时域和频域中加扰子载波，从而增强物理层的安全性。 同时，可以将SLM方法应用于该方案中，以提高系统的PAPR性能。 在实验中，已在100 km标准单模光纤上安全地传输了8.9 Gb / s加密的OFDM信号。 结果表明，该方法可以有效提高物理层的安全性，同时提高系统的误码率性能。

关键就是设置收敛的条件

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）

今天小编就为大家分享一篇Python实现滑动平均(Moving Average)的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧