『壹』 平滑有噪声数据的方法包括()
平滑有噪声数据的方法主要包括以下几种：
移动平均法：这种方法通过取一个数据点的特定数量邻居的平均值来替代该点的原始值，可以有效地减少数据中的随机波动。但可能会使数据的响应速度变慢。
指数平滑法：作为移动平均法的一个变种，指数平滑法给予近期的数据点更高的权重，远期数据点的权重则较低。通过“平滑因子”参数来控制权重的分布，从而实现对数据的平滑处理。
中值滤波法：这是一种非线性滤波技术，通过取一个数据点和其邻居的中值来替代原始值，特别适用于消除数据中的突发噪声，如“盐与胡椒”噪声。