『壹』 平滑有雜訊數據的方法包括()
平滑有雜訊數據的方法主要包括以下幾種：
移動平均法：這種方法通過取一個數據點的特定數量鄰居的平均值來替代該點的原始值，可以有效地減少數據中的隨機波動。但可能會使數據的響應速度變慢。
指數平滑法：作為移動平均法的一個變種，指數平滑法給予近期的數據點更高的權重，遠期數據點的權重則較低。通過「平滑因子」參數來控制權重的分布，從而實現對數據的平滑處理。
中值濾波法：這是一種非線性濾波技術，通過取一個數據點和其鄰居的中值來替代原始值，特別適用於消除數據中的突發雜訊，如「鹽與胡椒」雜訊。