WPF 基于五点线性平滑曲线算法

线性算法是基于最小二乘法所计算的平滑算法，

具体可以参考这篇博客几个简单的数据点平滑处理算法_ivan 的专栏-csdn博客_数据平滑处理

其他的算法原文解释是：

算法的原理很简单，以五点三次平滑为例。取相邻的5个数据点，可以拟合出一条3次曲线来，然后用3次曲线上相应的位置的数据值作为滤波后结果。简单的说就是 savitzky-golay 滤波器 。

只不过savitzky-golay 滤波器并不特殊考虑边界的几个数据点，而这个算法还特意把边上的几个点的数据拟合结果给推导了出来。

 

我没找到具体原公式…这一点很是遗憾，也不知道到底根据什么算的系数.

代码不是c#的，但是很好改成c#。

我觉得线性的代码就很不错了，速度也很快。

迭代的次数最好是小于20次，不然就趋向于直线了，这个算法也许不一定适用所有的情况，时间序列应该是没多大问题的。

 

 

这个数据是我截取某个股票的数据，数据点1200个，看得出平滑的效果还是不错的

 

 

 

修改的代码

   private list<point> linearsmooth5(list<point> data)
        {

            list<point> restult = new list<point>();
            var count = data.count;
            if (count <= 5)
            {
                for (int i = 0; i <= count - 1; i++)
                {

                    restult.add(data[i]);
                }
            }
            else
            {

                double y = (3.0 * data[0].y + 2.0 * data[1].y + data[2].y - data[4].y) / 5.0;
                restult.add(new point(data[0].x, y));
                y = (4.0 * data[0].y + 3.0 * data[1].y + 2 * data[2].y + data[3].y) / 10.0;
                restult.add(new point(data[1].x, y));
                for (int i = 2; i <= count - 3; i++)
                {
                    y = (data[i - 2].y + data[i - 1].y + data[i].y + data[i + 1].y + data[i + 2].y) / 5.0;
                    restult.add(new point(data[i].x, y));
                }
                y = (4.0 * data[count - 1].y + 3.0 * data[count - 2].y + 2 * data[count - 3].y + data[count - 4].y) / 10.0;
                restult.add(new point(data[count - 2].x, y));
                y = (3.0 * data[count - 1].y + 2.0 * data[count - 2].y + data[count - 3].y - data[count - 5].y) / 5.0;
                restult.add(new point(data[count - 1].x, y));
            }
            return restult;
        }