Math 如何检测不稳定数据中的趋势（例如趋势）？

我想知道Trendly可能会使用什么样的模型/方法/技术来实现这个模型：

[它试图找出发生重大变化并忽略随机运动的时刻]

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欢迎指点

我从来没有看过《时尚》，对它也一无所知，但如果我想用算法的方式从那条蓝线生成那条红线，我会尝试：

对整个数据集进行傅立叶变换 选择大于主频周期的块大小 将数据分成所选大小的块 将相邻的与某种类型的比较。 如果测试表明两个块属于相同的底层分布，则将它们合并。 如果有合并，请返回到4。 红色趋势线是每个区块的平均值。

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简单的中值函数可以在大部分不平滑的曲线上生成更平滑的曲线

否则，可以使用蛮力或遗传算法；试图找到将数据分割为多个部分的方法，以便更多的部分=更差的解决方案，而线的精度越低=更差的解决方案

另一种方法是：从头开始。例如，当直线移动到第一条直线上方或下方某个半径3以外时，将新高度设置为当前直线高度和上一个标记的平均值。 如果你继续这样做，它会忽略小的波动。然而，如果波动足够大，它仍然会影响它