2、指数加权移动平均模型 即 （EWMA—Exponentially Weighted Moving Averages） α越小，时间序列的平滑程度越高。 [例2] 美国月度新建住房数（1986年1月至1995年10月）

该子系统模块使用移动平均算法根据 5 个过去的输入预测 4 个未来输出。

移动平均算法matlab程序，本程序以正弦信号叠加白噪声为例，采用移动平均算法后信号变平滑 移动平均算法matlab程序，本程序以正弦信号叠加白噪声为例，采用移动平均算法后信号变平滑

资源包括琼斯、纳斯达克、标准普尔指数 列表名为：Date、Open、High、Low、Close、Adj Close、Volume 用于简单移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数

result=movingmean(data,window,dim,option) 使用“dim”维度中“window”中指定的窗口大小，使用“option”中指定的算法，计算数据矩阵“data”的居中移动平均值。 Dim 和 option 是可选输入，默认为 1。 昏暗和可选的可选输入可以完全跳过，也可以用[]代替。 例如，movingmean(data,window) 将给出与movingmean(data,window,1,1) 或movingmean(data,window,[],1) 相同的结果。 输入数据矩阵的大小和尺寸仅受平台最大矩阵大小的限制。 Window 必须是整数并且应该是奇数。 如果窗口是偶数，则它向下舍入到下一个较低的奇数。 函数计算在指定维度前后包含中心点和 (window-1)/2 个元素的移动平均值。 在矩阵的边缘，减少之前或之后的元素数量，使实际窗

C51程序实现移动平均滤波，比平均值滤波更具效率

本资源使用移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数——Python中的基本数据操作和可视化，压缩包里包括S&P、Dow、Nasdaq数据集和代码。 移动平均⼜称移动平均线，简称均线。作为技术分析中⼀种分析时间序列的常⽤⼯具，常被应⽤于股票价格序列。移动平均可过滤⾼频噪声，反映出中⻓期低频趋势，辅助投资者做出投资判断。

时间序列-移动平均法代码.txt

本文提出了一种线性移动平均递归滤波技术，以降低正交频分复用（OFDM）信号的峰均功率比（PAR）。 在过采样的OFDM系统中分析了所提出的低复杂度技术，并且还提出了过采样和线性滤波的OFDM信号的简单分布近似。 相应的时域线性均衡器被开发来恢复原始发送的数据符号。 通过广泛的计算机仿真，新滤波技术对过采样OFDM峰均功率比（PAR），功率谱密度（PSD）和相应的线性均衡器对频率选择性瑞利衰落信道传输符号误差率（ SER）性能进行了研究。 新提出的递归滤波方案可实现有吸引力的PAR降低，不需要额外的快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换（FFT / IFFT）操作，避免传输任何辅助信息，并减少了带外辐射。 同样，相应的线性接收机的性能也非常接近其频域对应的接收机。

ewma - Go实现指数加权移动平均算法