excel求滑动平均(滑动平均值)

1. 滑动平均值

o38h是臭氧（O₃）又称为超氧，是氧气（O₂）的同素异形体，在常温下，它是一种有特殊臭味的淡蓝色气体。臭氧主要分布在10~50km高度的平流层大气中，极大值在20~30km高度之间。

　　臭氧是地球大气中一种微量气体，它是由于大气中氧分子受太阳辐射分解成氧原子后，氧原子又与周围的氧分子结合而形成的，含有3个氧原子。大气中90%以上的臭氧存在于大气层的上部或平流层，离地面有10～50千米，这才是需要人类保护的大气臭氧层。

2. 滑动平均值滤波程序

维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。

对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。

维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。

因此，维纳滤波在实际问题中应用不多。

实现维纳滤波的要求是：

1.输入过程是广义平稳的 2.输入过程的统计特性是已知的。

根据其他最佳准则的滤波器亦有同样要求 然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的、变化的，因而难以满足上述两个要求。

这就促使人们研究自适应滤波器。

3. 滑动平均值的意义

各种卷积算子都满足下列性质：交换律 结合律 分配律 数乘结合律 其中a为任意实数（或复数）。

微分定理 其中Df表示f的微分，如果在离散域中则是指差分算子，包括前向差分与后向差分两种。在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g经过翻转和平移的重叠部分的面积。

如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是“滑动平均”的推广。

4. 滑动平均值滤波

滑动平均应用非常广泛的一种时域滤波方式，尽管它很简单，但是对于抑制随机噪声并保留陡峭边沿来说非常有效。滑动平均属于低通滤波器。 萊垍頭條

5. 臭氧八小时滑动平均值

环境空气功能区臭氧(O3)质量要求：

1.环境空气功能区分类方式：

环境空气功能区分为二类：一类区为自然保护区、风景名胜区和其他需要特殊保护的区域;二类区为居住区、商业交通居民区混合区、文化区、工业区和农村地区。

2.臭氧(O3)环境空气功能区质量要求

一类区适用一级浓度限值，二类区适用二级浓度限值如下：

环境空气污染物臭氧(O3)标准浓度限值：

(1)日最大8小时平均值：一级浓度限值：100ug/m³，二级浓度限值：160ug/m³;

(2)1小时平均值：一级浓度限值：160ug/m³，二级浓度限值：200ug/m³;

解释说明：

(1)1小时平均浓度值：任何一小时内污染物浓度的算术平均值。

(2)8小时平均浓度值：一个自然日(0：00—24:00)内分别以整点时刻(0:00、1:00、2:00··23:00)作为起始计时点，连续8个小时的滑动算术平均值。

6. excel计算滑动平均值

平均值excel公式

1.

平均值的公式是=AVERAGE,打开需要操作的表格,点击一个空白单元格。

2.

接着在上方的函数行中输入=AVERAGE。

3.

接着输入一个左括号,滑动鼠标选择需要求平均值的数据。

4.

最后输入一个右括号,按下回车键即可,需要注意的是,括号需要在英文输入法状态下输入

7. 滑动平均值滤波流程图

滑动/移动平均(Moving Average, MA), 又称移动平均线，是技术分析中一种分析时间序列的常用工具。常见的移动平均包括简单移动平均(Simple Moving Average, SMA)、权重移动平均(Weight Moving Average, WMA)和指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)等，它们的主要区别是计算平均值的公式不同。

其中指数移动平均(EMA)，在深度学习中的各种优化算法和批归一化(Batch Normalization)等的计算中都有使用

8. excel怎么求滑动平均值

假设这些数据在A2到A6列。复制A2到A6的数据到B2到B6、C2到C6。 在A7里（a法）输入 =A6 在B7里（b法）输入 =average(B2:B6) 在C7里（c法）输入 =average(B4:B6) 选中A7到C7，鼠标移到C7右下角，按着那个“+"往下拖到比如C12； 选中A1到C12，点菜单的插入，图表，柱形图，完成。（可以在A1、B1、C1输入 上期值法、平均数法、移动平均法

9. 滑动平均值计算公式

几种软件滤波算法的原理和比较

第1种方法：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

A方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

B优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

C缺点： 无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

第2种方法：中位值滤波法

A方法： 连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。

B优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

C缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜。

第3种方法：算术平均滤波法

A方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。

B优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。

C缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM 。

第4种方法：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

A方法： 把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。

B优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。

C缺点： 灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。

第5种方法：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

A方法： 相当于“中位值滤波法” “算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14。

B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

C缺点： 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。

第6种方法：限幅平均滤波法

A方法： 相当于“限幅滤波法” “递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。

B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

C缺点： 比较浪费RAM 。

第7种方法：一阶滞后滤波法

A方法： 取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值 a*上次滤波结果。

B优点： 对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。

C缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。

第8种方法：加权递推平均滤波法

A方法： 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大，给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。

B优点： 适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。

C缺点： 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

第9种方法：消抖滤波法

A方法： 设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较： 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零。如果采样值<>当前有效值，则计数器 1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)，如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。

B优点： 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。

C缺点： 对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。

第10种方法：限幅消抖滤波法

A方法： 相当于“限幅滤波法” “消抖滤波法”，先限幅后消抖。

B优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。

C缺点： 对于快速变化的参数不宜。

第11种方法：IIR 数字滤波器

A方法： 确定信号带宽， 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) a2*Y(n-2) ... ak*Y(n-k) b0*X(n) b1*X(n-1) b2*X(n-2) ... bk*X(n-k)。

B优点： 高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）。

C缺点： 运算量大。

10. 滑动平均值例题

三项移动平均法是物理高中的物理题，可以，也可以用同事欲乘2×3×4×5×6×7×8×9×400计算

11. 滑动平均值滤波优缺点

1、 均值滤波（对高斯噪声具有较好的处理效果）

均值滤波在去噪声的同时会有如下缺点：边界模糊效应明显、细节丢失比较严重；无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。

高斯噪声：高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声

高斯分布（正态分布）：正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

2、 中值滤波

中值滤波在边界的保存方面优于均值滤波，是经常使用的一种滤波器，但是在模板逐渐变大时，依然会存在一定的边界模糊。中值滤波对处理椒盐噪声非常有效，或者称为脉冲噪声。从中值滤波扩展出来最大值滤波器和最小值滤波器。

3、 高斯滤波

高斯滤波器是利用高斯核与输入图像的每个点进行卷积。提到高斯，就想到‘草帽’，更能记住它。高斯滤波器是一种平滑线性滤波器，使用高斯滤波器对图像进行滤波，其效果是降低图像灰度的“尖锐”变化，也就是使图像“模糊”了。高斯滤波对于抑制服从正态分布的噪声效果非常好，其代价是使图像变得“模糊”。相对于均值滤波边缘丢失的情况有缓解，但还是无法避免。

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