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自回归滑动平均模型(英语:Autoregressive moving average model,简称:ARMA模型)。是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与移动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于消费行为模式

BM3D算是NLM(non-localmean)的升级版本，因为它主要用到了非局部块匹配的思想，首先找相似块，不同于传统NLM使用L2距离，它用了硬阈值线性变换降低了L2距离的复杂度；找到相似块后，NLM是做一个均值处理，而BM3D则是将相似块域转换，提出Collaborativefiltering

提供一个自用的粒子群算法和例子，希望能有所帮助。粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimizationPSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、图像处理、大地测量等众

自用的DFA算法，需自设参数，用于数据处理，信号处理，机器学习等方面。全称：DetrendedFluctuationAnalysis，DFA，DFA是1994年由Peng等基于DNA机理提出的标度指数计算方法，用于分析时间序列的长程相关性。 DFA方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成

ARMA预测建模，自回归滑动平均模型（英语：Autoregressivemovingaveragemodel，简称：ARMA模型）。是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于