如何檢測不穩定數據中的趨勢（例如Trendly）？

Question

我想知道可以使用什麼樣的模式/方法/技術Trendly來實現這一模式：

[它試圖找到其中設置顯著變化的時刻，而忽略隨機運動]

任何指針非常歡迎！ :)

Answer 1

我從來沒有見過「Trendly」，不知道這件事，但如果我想生產從藍線紅線，在算法的方式，我會嘗試：

1. 傅立葉整個數據集
2. 選擇的塊尺寸比所述主頻率的週期
3. 將較長的數據成所選擇的尺寸的塊
4. 比較相鄰的與某種類型的statistical test。
5. 如果測試顯示兩個塊屬於相同的基礎分佈，則合併它們。
6. 如果合併，則返回4.
7. 紅色趨勢線是每個塊的平均值。

Answer 2

一個簡單的「中位數」函數可以在一條大多數不平滑的曲線上產生更平滑的曲線。

否則，可以使用蠻力或遺傳算法;試圖找到將數據拆分爲多個部分的方法，以便更多部分=較差的解決方案，並且線條的準確性較差=較差的解決方案。

另一種方式是這樣的：從頭開始。只要線條移動到某個半徑之外（例如，第三個以上或第三個之下），則將新高度設置爲當前線條高度和之前標記的平均值。
如果你一直這樣做，它會忽略小波動。但是，如果波動幅度足夠大，它仍然會產生影響。