平滑值的算法

A. 平滑指数计算公式是什么

平滑指数法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其特点是：指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a，公比为（1- a）。

示例

以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。

根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

B. 数字信号测量中的平滑算法怎么算

其实最简单的平滑算法就是对之前的数据求一个平均值，即
y(t) = (y(t-n)+y(t-n+1)+...+y(t))/(n+1)
其实，这么做的理由很简单，这相当于是一个n+1阶的FIR滤波器，然后每个系数都是1/(n+1)。
说白了，就是一个低通滤波器，因此可以起到抑制毛刺等高频信号的结果。
其实，我个人认为，如果你好好设计一个FIR滤波器，然后按照那个系数来进行调整，比这种方法去掉毛刺的效果好得多，你可以利用matlab的工具fdatool，有不懂可以继续追问。

C. 线平滑的算法实现都有哪些

线平滑的算法实现都有二次指数平滑法求预测值，最小二乘法曲线拟合，5点3次平滑曲线，线平滑的算法属于数字几何处理领域的问题，计算机图形学和计算机辅助设计中，用多边形网格可以表示复杂的三维实体。

线平滑的算法中为了方便于在O(1)的时间内获取点P的相邻点与相邻面，故需要提供辅助结构来存储这些邻接点面的信息。故用上面那个简单的Mesh定义就不行了，应该将Mesh数据结构按如下方式定义，增加点邻接信息的存储，为实现这些，定义了PointAttachmentInfo结构和新的Mesh类。

还有一种实现的是拉普拉斯平滑，在前面的博客中，介绍了最为基础的拉普拉斯平滑算法的实现，简单的拉普拉斯平滑算法的原理是将每个顶点都移动到相邻顶点的平均位置，即采用所谓伞状算子。

其具体的实现逻辑表述如下：初始化Mesh的邻接点结构集，新建临时点集，用来存储点平滑后的位置，对所有Mesh中的顶点P，初始化临时向量为零向量。

获取P的邻域点集Adj(P)，对所有领域点T，将其位置加到临时向量里，临时向量/=领域点集数，将临时向量的位置存入临时点集，对所有Mesh中的顶点P，将P的位置修改为临时点集中对应点的位置。