进行时间序列的数据分析时，季节因素调整与hp滤波是进行数据处理与准备工作的常见必要环节。本文简要梳理季节调整与hp滤波的应用场景，以及在Python中的实现方法。 1. 季节调整方法 季节调整的目的是剔除季节因素的影响，使得数据平滑。进行季节调整的目的其一是使得不同季节的数据具有可比性 ...

作者：藏云阁主 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78848809 一、简介 在实际的工程应用中， ...

1. 傅里叶变换的缺点 傅里叶变换的公式为 从公式中可以看出，傅里叶变换对信号在整个时域做了积分处理，因此其结果对时域信号在整个时间轴上进行了信息平均。这对于平稳信号来说是可行的，然而对于在时 ...

双边滤波算法原理 双边滤波是一种非线性滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离（如普通的高斯低通滤波，只考虑 ...

什么是卡尔曼滤波？ 　　你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。　　在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据 ...

Kalman滤波器原理和实现 kalman filter Kalman滤波器的直观理解[1] 假设我们要测量一个房间下一刻钟的温度。据经验判断，房间内的温度不可能短时大幅度变化，也就是说可以依经验认为下一刻钟的温度等于现在的温度。但是经验 ...

卡尔曼滤波的基本原理 　　最近看的东西有点杂，扯得太宽了，一直想整理一下学习笔记，被拖延症耽搁了。新的一年，就从卡尔曼滤波开始吧。 　　本文非原创，只是在大神们的基础上加入了个人体会，稍作修改。菜鸟首文，大神勿喷。 　　英文原文：http://www.bzarg.com/p ...

一 中值滤波概念 中值滤波算法以某像素的领域图像区域中的像素值的排序为基础，将像素领域内灰度的中值代替该像素的值[1]； 如：以3*3的领域为例求中值滤波中像素5的值 图1 1）int pixel[9]中存储像素1，像素2...像素9的值 ...