滑动平均_滑动窗口问题最简单的教程
时间: 2023-12-05 19:06:01 浏览: 98
滑动平均是一种常见的时间序列数据处理方法,它可以平滑数据并去除噪声。滑动平均的实现方法有很多种,其中一种常见的方法是使用滑动窗口。
下面是一个简单的教程,介绍如何使用滑动窗口实现滑动平均。
假设我们有一个长度为 N 的时间序列数据 X,我们想要计算其滑动平均值。我们可以使用一个大小为 M 的滑动窗口,每次滑动窗口向右移动一个单位,计算窗口内数据的平均值。
具体实现步骤如下:
1. 定义窗口大小 M 和时间序列数据 X。
2. 初始化一个大小为 M 的队列 Q,并将前 M 个数据加入队列中。
3. 遍历时间序列数据 X,每次将一个新的数据加入队列 Q 的末尾,并将队列 Q 的头部数据移除。
4. 计算队列 Q 中所有数据的平均值,作为当前时间点的滑动平均值。
5. 将滑动平均值存储到结果序列 R 中。
6. 重复步骤 3-5,直到遍历完整个时间序列数据 X。
示例代码如下:
```python
def sliding_window_average(X, M):
Q = []
R = []
for i in range(M):
Q.append(X[i])
for i in range(M, len(X)):
Q.pop(0)
Q.append(X[i])
avg = sum(Q) / M
R.append(avg)
return R
```
在上述代码中,函数 `sliding_window_average` 接收两个参数:时间序列数据 X 和窗口大小 M。该函数返回一个滑动平均序列 R。
使用示例代码计算长度为 10 的时间序列数据 X 的滑动平均值,窗口大小为 3:
```python
X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
M = 3
R = sliding_window_average(X, M)
print(R)
```
输出结果为:
```
[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]
```
可以看到,滑动平均序列 R 的长度为 8,与时间序列数据 X 的长度相差 2,这是因为前 M 个数据无法计算滑动平均值。