如何在MATLAB中实现移动平均分解（Moving Average Decomposition）？

在MATLAB中，移动平均分解（Moving Average Decomposition，MAD）通常用于信号分析，通过提取趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Randomness）三个成分。这可以通过`decompose`函数配合`movmean`来实现，尤其是对于`timeseries`对象。

首先，你需要创建一个`timeseries`对象，然后使用`decompose`函数：

% 创建示例时间序列
ts = timeseries(some_data, datetime_or_dates);

% 进行移动平均分解
[seasonal, trend, remainder] = decompose(ts, 'Method', 'multiplicative');
trend_MA = movmean(trend.Data, [your_window_size]);
seasonal_MA = movmean(seasonal.Data, [your_window_size]); % 根据需要调整窗口大小

这里，`Method`参数设为 `'multiplicative'`是因为我们假设数据由趋势乘以季节性和随机波动组成。`trend_MA`和`seasonal_MA`分别存储了趋势和季节性部分的移动平均版本。

注意，移动平均分解并不适用于所有数据，如果数据不符合分解模型，结果可能不准确。