2.2 数据平滑与去噪技术

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2.2 数据平滑与去噪技术 2.2 数据平滑与去噪技术在时间序列异常检测中，原始数据往往包含噪声、异常值和不规则波动，这些因素会严重影响模型的准确性和可靠性。因此，数据平滑与去噪是至关重要的预处理步骤，旨在消除或减轻这些干扰，突出数据的潜在模式和趋势，从而提高后续异常检测的性能。本节将深入探讨几种常用的数据平滑与去噪技术，并分析它们的优缺点和适用场景。 2.2.1 移动平均法 (Moving Average) 移动平均法是一种简单且广泛应用的平滑技术，通过计算时间序列中特定窗口大小内数据的平均值来平滑数据。它能有效地消除短期波动，突出长期趋势。原理: 对于时间序列 $x1, x2, ...