为何要进行数据平滑处理?

数据平滑处理是非常有必要的，进行数据处理的话可以看得到自己目前数据的情况，然后整理过的数据后非常的有意义，可以观察到自己的想要了解到的信息。

简单来说，滑动平均法把前后时刻的一共2n+1个观测值做平均，得到当前时刻的滤波结果。这是一个比较符合直觉的平滑方法，在生活中、工作中很经常会用到，但是很少去思考这么做的依据是什么。

结论

滑动平均法使用的前提是，噪声的均值为0，真实值变化不大或线性变化的场景。如果真实值有较高频率的非线性突变的话，滑动平均法的效果就不够好了。同时，滑动平均法的窗口选取很重要，需要根据具体数据来选择。

如果需要使用在线版本的滑动平均，那么就要把窗口前移，也就是把当前时刻的前n个观测值进行平均，但这样得到的结果会明显滞后于当前观测值，窗口越大，滞后的现象越严重。

不是，平滑是去掉图像中的高频信息，使图像变模糊，当然，噪声一般都是高频信息，平滑和去噪基本的方法是差不多的，理解的角度不一样。图像复原是源图像受损后尽量恢复到源图像的效果，可能需要重构一定的信息，具体的还是多看看书吧。