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。

Review This book addresses some of the current important issues, both positive and negative, related to MFree methods, which should prove beneficial to researchers, engineers, and students who are interested in venturing into this area of research. This book provides systematic steps that lead the reader to understand mesh free methods; how they work; how to use and develop a mesh free method, as well as … the problems associated with element free methods. … This is the first book published that comprehensively covers MFree methods.

We apply graph matching method to detect infrared small moving targets using image sequences. Candidates (interest points) detected in the first frame form one graph and the same candidates in the last frame form another one. The real moving targets are extracted by matching these two graphs. Experimental results demonstrate that the proposed method is robust and efficient to the translation and rotation of the background.

Moving Least Squares（移动最小二乘Matlab源代码）

Design a 2x16 LCD moving message display. If RA0 = 0 then a message (for example, “TESTING LCD” moves from left to right, otherwise (RA0=1) this message moves from right to left.

octave入门，讲述能用OCTAVE是什么，做什么，怎么做

％================================================== ============================％％“存在％移动障碍物的AGV快速轨迹规划的源代码：一种组合3维A *搜索和QCQP”。 ％李白，张友民，刘毅，钟祥，岑航杰，彭小燕，Kong启第33届中国控制与决策会议（CCDC），于2021年2月15日接受。％========= ================================================== ==================％（C）2021白李。 用户必须引用提到的相关文章％许可GNU通用公共许可v3.0％应该向IPOPT请求许可的AMPL。 将二进制文件放入％current文件夹中。 ％==================================================

使用移动最小二乘法来进行数据增强的代码，在opencv上的实现

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）

作为计算机视觉中的重要主题之一，移动车辆分割引起了研究人员的极大关注。 但是，动态场景中的干扰运动对象阻碍了鲁棒的检测。 在本文中，我们解决了动态场景中移动车辆分割的问题。 基于动态背景和运动车辆的独特运动特性，我们提出了一种用于运动车辆分割的自适应运动直方图。 所提出的算法包括两个过程：自适应背景更新和基于运动直方图的车辆分割。 在自适应背景更新过程中，我们利用了场景的光照变化，并提出了一种新的背景演化方法。 在基于运动直方图的车辆分割过程中，根据场景中的运动信息来维护和更新自适应运动直方图，然后根据所保持的运动直方图来检测运动中的车辆。 典型场景的实验结果证明了该方法的鲁棒性。 定量评估和与现有方法的比较表明，该方法提供了很多改进的结果。