移动平均阈值处理计算公式

移动平均阈值处理是一种常用的数据平滑和异常检测技术，它通过计算一段数据序列的平均值来确定阈值。基本步骤包括：

1. **设定窗口大小**：选择一个固定长度的数据窗口，这个窗口代表了我们关心的时间段内的平均情况。

2. **计算平均值**：对于每个窗口内的数据点，求出它们的算术平均值。

3. **移动窗口**：窗口向前移动一个位置，将最前面的数据移除，同时把新加入的数据点计入平均值的计算。

4. **设置阈值**：通常，可以选择固定百分比的标准差作为阈值，例如3σ（三个标准差），也可能是根据历史经验或其他统计方法得出的一个临界值。

5. **判断异常**：如果当前窗口的平均值超过阈值，认为这段时间的数据点可能属于异常值；反之，正常。

移动平均阈值处理的计算公式可以用以下伪代码表示：

for i = 0 to n - window_size:
    average[i] = sum(window[i:i+window_size]) / window_size
    if abs(average[i] - threshold) > tolerance:
        flag[i] = is_anomaly

其中`average`表示平均值数组，`window`是原始数据数组，`threshold`是预设的阈值，`tolerance`是允许的误差范围，`flag`用于标记是否为异常。