请问怎么计算一组数据的趋势？

[HC1qq]

需求：这个是数据在前端通过echarts展示出来的 现在我需要根据前几条数据的走势来判断当前数据点的状态
尝试：1.之前百度了 使用最小二乘法来拟合曲线 但是感觉返回的斜率对不上。不知道是不是我对返回值的理解有什么错误的地方
我的函数:

///<summary>
        ///用最小二乘法拟合二元多次曲线
        ///</summary>
        ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param>
        ///<param name="arrY">已知点的y坐标集合</param>
        ///<param name="length">已知点的个数</param>
        ///<param name="dimension">方程的最高次数</param>

        private double[] MultiLine(double[] arrX, double[] arrY, int length, int dimension)//二元多次线性方程拟合曲线
        {
            int n = dimension + 1;                  //dimension次方程需要求 dimension+1个 系数
            double[,] Guass = new double[n, n + 1];      //高斯矩阵 例如：y=a0+a1*x+a2*x*x
            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                int j;
                for (j = 0; j < n; j++)
                {
                    Guass[i, j] = SumArr(arrX, j + i, length);
                }
                Guass[i, j] = SumArr(arrX, i, arrY, 1, length);
            }

            return ComputGauss(Guass, n);

        }


        private double SumArr(double[] arr, int n, int length) //求数组的元素的n次方的和
        {
            double s = 0;
            for (int i = 0; i < length; i++)
            {
                if (arr[i] != 0 || n != 0)
                    s = s + Math.Pow(arr[i], n);
                else
                    s = s + 1;
            }
            return s;
        }
        private double SumArr(double[] arr1, int n1, double[] arr2, int n2, int length)
        {
            double s = 0;
            for (int i = 0; i < length; i++)
            {
                if ((arr1[i] != 0 || n1 != 0) && (arr2[i] != 0 || n2 != 0))
                    s = s + Math.Pow(arr1[i], n1) * Math.Pow(arr2[i], n2);
                else
                    s = s + 1;
            }
            return s;

        }

        private double[] ComputGauss(double[,] Guass, int n)
        {
            int i, j;
            int k, m;
            double temp;
            double max;
            double s;
            double[] x = new double[n];

            for (i = 0; i < n; i++) x[i] = 0.0;//初始化


            for (j = 0; j < n; j++)
            {
                max = 0;

                k = j;
                for (i = j; i < n; i++)
                {
                    if (Math.Abs(Guass[i, j]) > max)
                    {
                        max = Guass[i, j];
                        k = i;
                    }
                }
                if (k != j)
                {
                    for (m = j; m < n + 1; m++)
                    {
                        temp = Guass[j, m];
                        Guass[j, m] = Guass[k, m];
                        Guass[k, m] = temp;

                    }
                }

                if (0 == max)
                {
                    // "此线性方程为奇异线性方程" 

                    return x;
                }


                for (i = j + 1; i < n; i++)
                {

                    s = Guass[i, j];
                    for (m = j; m < n + 1; m++)
                    {
                        Guass[i, m] = Guass[i, m] - Guass[j, m] * s / (Guass[j, j]);

                    }
                }


            }//结束for (j=0;j<n;j++)


            for (i = n - 1; i >= 0; i--)
            {
                s = 0;
                for (j = i + 1; j < n; j++)
                {
                    s = s + Guass[i, j] * x[j];
                }

                x[i] = (Guass[i, n] - s) / Guass[i, i];

            }

            return x;
        }//返回值是函数的系数

[HC1qq]

我想的还有另外一种解决方案：取一段数据 通过峰值和低谷值来判断曲线 是不是单一走势 然后再设置一个波动区间，过滤小波动，不知道这种思路行不行

[晨易夕]

//高斯矩阵 例如：y=a0+a1*x+a2*x*x 这个计算了吗

[HC1qq]

引用 2 楼 晨易夕 的回复:

//高斯矩阵 例如：y=a0+a1*x+a2*x*x 这个计算了吗

12行就是组成的二元一次 数据源呀。我理解的话，然后下面就会计算这个矩阵数据

[晨易夕]

我的意思是你这个返回的3个系数a0，a1，a2带入计算拟合曲线没 你把拟合曲线和你原曲线对比以下，看看？

[wanghui0380]

引用

现在我需要根据前几条数据的走势来判断当前数据点的状态

我猜你说的是移动均线 这块基本画在“时序信号处理”，当然理论上那玩意有成套理论“差分方程”，“回归趋势”，我估计你也不想看 从描述上，你可能只想简单做一下重采样（移动均线），但我们不知道你具体想干啥，所以只能告诉你可以用的工具类 通常可以用的工具类 1.mathnet -----------信号处理，汉明窗口，重采样，数据拟合，回归预测 2.AccordNET-----------也是一个工具包，不过信号处理这块他放在音频采样部分（因为音频采样其实也是时序信号，这个库把信号处理抽象放在音频的signal信号，complex signal复合信号）

[HC1qq]

引用 4 楼 晨易夕 的回复:

我的意思是你这个返回的3个系数a0，a1，a2带入计算拟合曲线没 你把拟合曲线和你原曲线对比以下，看看？

这样吗 我之前是直接根据返回的系数来判断的 对这方面不是很明白 原来是我搞错了 拟合曲线和源曲线对比之后 就能得到趋势嘛 我试一试呢 谢谢

[wanghui0380]

因为我们不知道你到底想要什么，只能尽量给点靠边的猜测和可以用工具 https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/101010249 比如这篇文章是“移动平均滤波”，如果要完成这种东西，mathnet ，AccordNET这两个工具包我们都可以完成这个功能

[MichaelGLX]

每组数据对比每相邻几个数据的变化量，找出最大变化值，， 比较 这几组数据的最大变化值不就出来了吗？（就是对比台阶式上升的那个点）

[ziqi0716]

你的趋势感念是啥呢?只要你能理清楚你要的是什么,就能写出对应的算法来.

[HC1qq]

引用 7 楼 wanghui0380 的回复:

因为我们不知道你到底想要什么，只能尽量给点靠边的猜测和可以用工具 https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/101010249 比如这篇文章是“移动平均滤波”，如果要完成这种东西，mathnet ，AccordNET这两个工具包我们都可以完成这个功能

好的 我看看

[HC1qq]

引用 7 楼 wanghui0380 的回复:

因为我们不知道你到底想要什么，只能尽量给点靠边的猜测和可以用工具 https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/101010249 比如这篇文章是“移动平均滤波”，如果要完成这种东西，mathnet ，AccordNET这两个工具包我们都可以完成这个功能

想要的就是通过计算前半个小时以内的数据 走势 比如半个小时有10条温度记录 然后加上当前记录中的温度，整个温度数组呈现的是上升还是下降趋势。 如果是单一的还好直接通过计算斜率能得出结果，主要是如果有波动的话通过计算斜率就会有误差了。我主要的问题是这个，之前以为通过最小二乘法拟合曲线能算出趋势。。。

[wanghui0380]

按你的描述，你想消除噪声。 就像那篇文章讲的，去除噪声的主要手段就是“滤波”（或者重采样）--------当然滤波器就有很多种了，这需要你根据情况选择 如果我们选择mathnet这个工具箱，那么他的移动平均滤波器（采样器）方法很简单 静态统计分析 MathNet.Numerics.Statistics IEnumerable<double> MovingAverage(this IEnumerable<double> samples, int windowSize) //使用移动窗口进行，移动平均计算 标准滤波器工具集 MathNet.Filtering

[wanghui0380]

使用方法和例子看这里 https://github.com/mpguard/BtHeart

[HC1qq]

引用 12 楼 wanghui0380 的回复:

使用方法和例子看这里 https://github.com/mpguard/BtHeart

好的 谢谢

[丁劲犇]

看标题以为是预测趋势，看内容似乎带有噪声环境下曲线拟合和跟踪的意思。会不会类似卡尔曼之类的操作可以解决

[yifeiyuann]

写的很好，鼓掌

[xiaoyin35]

看见大佬的评论，本蒻菊瑟瑟发抖，但是我认为好像如果但是不要那么精确……我倒是认为有一种简单的方法 可以把数据看成直线，比如那条线，可以看成这样： 让后根据附近几条直线的方向往后延长一下，具体代码本蒻菊也不知道

[xiaoyin35]

引用 18 楼 xiaoyin35 的回复:

看见大佬的评论，本蒻菊瑟瑟发抖，但是我认为好像如果但是不要那么精确……我倒是认为有一种简单的方法 可以把数据看成直线，比如那条线，可以看成这样： 让后根据附近几条直线的方向往后延长一下，具体代码本蒻菊也不知道

然后就能看出红线和绿线差不多都是要一直是直线的，而蓝线是要往上增加（可能）

引用 15 楼 丁劲犇 的回复:

看标题以为是预测趋势，看内容似乎带有噪声环境下曲线拟合和跟踪的意思。会不会类似卡尔曼之类的操作可以解决

变成直线可能有一点降噪的感觉，改直线的数量可能会让他的清晰度（就是具体度）改变。

[[e-mail]]

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