问题描述
我有一张图表，我希望能够尽可能平滑地绘制哪条线。该线仍应保持整体模式并尽可能接近原始线 - 但我需要能够 100% 平滑所有“凹凸”/达到我希望的程度。
当我说“100% 平滑”时 - 我的意思是这样的（尝试在正方形中画一条曲线）：http://soswow.github.io/fit-curve/demo/
该线只能向上或向下（而主要趋势是向上/向下） - 例如像正弦曲线。现在成像你添加了很多不同大小/频率的噪声/颠簸。到正弦曲线 - 但您喜欢“恢复”曲线而不改变曲线的整体模式。这正是我的需要。理想情况：如果我能准确过滤掉选定的噪声/频率级别。我想从主要趋势中移除。
SMA 本质上是滞后的，我需要一些更接近实际时间点的数据。 我知道 SMA 的滞后特性通常被接受 - 但我不接受它；) 我坚信有可能做得比这更好 :) DMA 可以移动数据点本身 - 但对数据没有影响- 实时点信息，这也是我正在寻找的......我知道我必须破解/补偿 - 我也可以自己想出 100 多种方法（混合我知道的所有算法，运行它们多个次等）但我想有人比我更聪明，并且已经解决了 - 我肯定想知道是否存在针对此问题的标准算法？
我研究了许多不同的算法——但没有一种算法令人满意（移动平均、中值、多项式回归、Savitzky Golay 等）。但结果仍然太“笨拙”和“像素化”，否则它又变得太滞后了。
最后我发现：Bezier Cubic and quadratic 这看起来很有趣，但我不知道如何将它应用于我所有的数据点，而且我找不到合适的 NPM（我只能找到这样的库：{ {3}} 只需要 1 个数据点，这不是我要找的。p>
Savitzky G. 比普通 MA 更好 - 但我仍然认为它在我认为可以接受的平滑度时滞后太多。
任务是实时预处理和降低温度、价格和类似图表的噪声，然后再将其处理到寻找异常的 IA（过多的噪声似乎混淆了 AI，对于大部分）。带有绘图的示例只是一个示例 - 就像我提到的“正弦曲线”（为了说明我的观点）一样。该图表通常非常随意，不遵循任何预定义的模式。
我想再次强调，所选算法/程序的主要先决条件必须是 - 它生成的图表线将主图表整体趋势的滞后最小化到绝对最小，同时使调整降噪应该发生的水平:-)
我还用颜料画了这个小图 - 只是为了让你很容易理解我的观点 :-) https://www.npmjs.com/package/bezier-easing 算法应该删除并替换给定图表中与所选频率匹配的所有实例/区域 - 在该图仅显示了其中的一个 - 但通常图表中会有许多不同区域具有相同的噪声水平。
如果这一切对你们有意义，请告诉我 - 否则请指出我需要详细说明的内容。
非常感谢所有帮助、想法和建议。
解决方法
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