Basic Knowledge/Mathematics Exponential Moving Average - 728x90 반응형 1. 개념 과거의 모든 기간을 계산대상으로 하며, 최근의 데이터에 더 높은 가중치를 두는 일종의 가중이동평균법 2. 계산 방법 \( x_{k}=\alpha p_{k}+(1-\alpha)x_{k-1} \text{ where } \alpha=\frac{2}{N+1} \) \( \alpha \)는 가중치, \( p_{k} \)는 \( k \)시점의 데이터 값, \( x_{k} \)는 지수이동평균값 참고 링크 https://blog.naver.com/geojerich/222160083790 https://blog.naver.com/gracekang7/221232491635 728x90 반응형 공유하기 게시글 관리 Minsu Jo's Development Log 저작자표시 비영리 동일조건 'Basic Knowledge > Mathematics' 카테고리의 다른 글 Extended Kalman Filter (0) 2023.03.27 rigid motion과 non-rigid motion (0) 2023.02.27 Mahalanobis Distance (0) 2023.02.10 Interpolation과 Extrapolation (0) 2023.02.10 Kalman Filter (0) 2023.02.03 Contents 당신이 좋아할만한 콘텐츠 Extended Kalman Filter 2023.03.27 rigid motion과 non-rigid motion 2023.02.27 Mahalanobis Distance 2023.02.10 Interpolation과 Extrapolation 2023.02.10 댓글 0 + 이전 댓글 더보기