平滑数据算法 C++

在C++中，平滑数据常用于信号处理或数据分析，可以采用多种算法来降低噪声、减少极端值的影响。以下是几种常见的平滑数据算法：

1. **移动平均**：这是最直观的一种，对于给定窗口大小，计算每个数据点及其窗口内所有数据点的平均值。例如，滑动窗口长度为3，第i个点的平滑值就是前i-1, i, i+1三个点的均值。

double smooth_data(int size, vector<double>& data, int window_size) {
    for (int i = window_size; i < data.size() - window_size; ++i) {
        data[i] = accumulate(data.begin(i), data.begin(i + window_size), 0.0) / window_size;
    }
    // 处理边界情况...
}

2. **指数平滑**：通过加权平均来平滑数据，近期数据影响较大，远期数据影响较小。常用的有简单指数平滑(Smoothing Factor α 趋近于1)和双指数平滑(α和β组合)。

3. **中值滤波**：适用于非线性数据，它只保留数据集中心的值，忽略其余数据。这对于去除极端值和椒盐噪声特别有用。

4. **高斯滤波**：利用高斯核对数据进行卷积操作，适用于模糊处理，对高频噪声有很好的抑制效果。

void gaussian_smoothing(vector<double>& data, double kernel_size) {
    // 实现高斯函数和卷积操作...
}

每种方法都有其适用场景，选择哪种取决于数据特性以及你希望达到的效果。在实际应用中，可能需要根据具体情况调整算法参数。