指数平滑
Exponential Smoothing
对时间序列做加权平均滤波，权重随时间指数衰减，是滑动平均的递归变体，只依赖上一时刻状态。
01
定义
对时间序列做加权平均滤波，权重随时间指数衰减，是滑动平均的递归变体，只依赖上一时刻状态。
02
公式与计算
y(t) = α·x(t) + (1−α)·y(t−1)
03
适用时机
需要平滑但又要保留最近趋势时；嵌入式设备上递归实现（不缓存整窗）。
04
关键参数
平滑系数 α（0~1，越大越跟随；0.1~0.3 平滑强，0.5+ 跟随快）
05
注意事项
失效与边界α 选取需按噪声水平试凑；有突变事件时会拖尾失真，可与事件检测配合使用。
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