在时序数据分析中，我们经常遇到这样的问题：

数据中包含大量噪声，如何识别真实趋势？
如何去除短期波动，保留长期趋势？
如何在不丢失重要信息的前提下，平滑数据曲线？

数据平滑与去噪分析 (Data Smoothing and Denoising) 是时序数据处理的基础技术，通过多种平滑算法去除噪声，识别真实趋势，为后续分析和决策提供可靠的数据基础。
本案例基于 Kotlin Multiplatform（KMP）与 OpenHarmony，实现了一个数据平滑与去噪分析器：

• 支持移动平均平滑：通过计算窗口内数据的平均值来消除短期波动；
• 支持中位数平滑：对异常值更鲁棒，不易受极端值影响；
• 支持指数平滑：对最新数据赋予更高权重，响应更灵敏；
• 提供噪声分析：计算原始值与平滑值的差值，识别异常波动；
• 通过 ArkTS 单页面展示原始序列、平滑后序列、噪声序列和统计摘要，帮助你直观理解数据平滑效果。

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一、问题背景与典型场景

典型场景包括：

1. 监控数据平滑
   对接口耗时、QPS、CPU 使用率等监控指标进行平滑处理，去除偶发波动，识别真实趋势，用于告警和容量规划。

2. 传感器数据去噪
   对温度、湿度、压力等传感器数据进行平滑处理，去除测量误差和随机噪声，提高数据质量。

3. 业务指标趋势识别
   对订单量、访问量、转化率等业务指标进行平滑处理，去除短期波动，识别长期趋势，用于运营决策。

4. 数据可视化优化
   对原始数据进行平滑处理后可视化，使图表更加清晰，便于观察整体趋势。

5. 异常检测预处理
   通过平滑处理去除正常波动，使异常点更加突出，提高异常检测的准确性。

相比直接使用原始数据，数据平滑的优势在于：

• 去除噪声和短期波动，保留真实趋势；
• 提高数据质量，便于后续分析和决策；
• 减少误报，提高告警准确性；
• 改善可视化效果，使图表更加清晰。

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二、Kotlin 数据平滑引擎

1. 输入格式设计

本案例支持多种平滑方法的配置：

method=moving_avg
window=3
series=10,12,11,13,15,18,20,19,17

支持的方法：

• moving_avg 或 ma：移动平均平滑
• median 或 med：中位数平滑
• exponential 或 exp：指数平滑

2. 核心算法实现

在 App.kt 中，我们实现了 dataSmoothingAnalyzer 函数：

@JsExport
fun dataSmoothingAnalyzer(inputData: String): String {
    // 1. 解析输入序列、方法和窗口大小
    val values = parseSeries(inputData)
    val method = parseMethod(inputData)
    val window = parseWindow(inputData)
    
    // 2. 根据方法进行平滑处理
    val smoothed = when (method) {
        "moving_avg", "ma" -> {
            // 移动平均平滑
            values.mapIndexed { i, _ ->
                val start = (i - window / 2).coerceAtLeast(0)
                val end = (i + window / 2 + 1).coerceAtMost(values.size)
                values.subList(start, end).average()
            }
        }
        "median", "med" -> {
            // 中位数平滑
            values.mapIndexed { i, _ ->
                val start = (i - window / 2).coerceAtLeast(0)
                val end = (i + window / 2 + 1).coerceAtMost(values.size)
                val windowValues = values.subList(start, end).sorted()
                windowValues[windowValues.size / 2]
            }
        }
        "exponential", "exp" -> {
            // 指数平滑
            val alpha = 2.0 / (window + 1.0)
            val result = mutableListOf(values[0])
            for (i in 1 until values.size) {
                result += alpha * values[i] + (1 - alpha) * result[i - 1]
            }
            result
        }
        else -> values // 默认不处理
    }
    
    // 3. 计算噪声序列
    val noise = values.zip(smoothed).map { (orig, smooth) -> orig - smooth }
    
    // 4. 生成报告
    return buildReport(...)
}

3. 关键平滑算法

移动平均平滑 (Moving Average)：

• 原理：计算窗口内数据的平均值
• 公式：smoothed[i] = mean(values[i-w/2 : i+w/2])
• 特点：简单直观，平滑效果稳定
• 适用场景：周期性波动和随机噪声的去除

中位数平滑 (Median Smoothing)：

• 原理：计算窗口内数据的中位数
• 公式：smoothed[i] = median(values[i-w/2 : i+w/2])
• 特点：对异常值鲁棒，不易受极端值影响
• 适用场景：数据中存在异常点或突刺的场景

指数平滑 (Exponential Smoothing)：

• 原理：对最新数据赋予更高权重
• 公式：smoothed[i] = alpha * values[i] + (1 - alpha) * smoothed[i-1]
• 特点：响应灵敏，适合实时处理
• 适用场景：需要快速响应趋势变化的场景

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三、OpenHarmony ArkTS 前端集成

1. 导入 Kotlin/JS 函数

在 index.ets 中导入：

import { dataSmoothingAnalyzer } from './hellokjs'

2. 状态变量定义

@State methodInput: string = "moving_avg"
@State windowInput: string = "3"
@State seriesInput: string = "10,12,11,13,15,18,20,19,17"
@State result: string = ""
@State isLoading: boolean = false

3. 执行分析逻辑

executeDemo() {
  this.isLoading = true
  
  const methodLine = `method=${this.methodInput}`
  const windowLine = `window=${this.windowInput}`
  const seriesLine = this.seriesInput.includes('series=') 
    ? this.seriesInput 
    : `series=${this.seriesInput}`
  const payload = `${methodLine}\n${windowLine}\n${seriesLine}`
  
  setTimeout(() => {
    try {
      this.result = dataSmoothingAnalyzer(payload)
    } catch (e) {
      this.result = "❌ 执行失败: " + e.message
    }
    this.isLoading = false
  }, 100)
}

4. UI 布局设计

• 顶部标题栏：使用渐变背景（青色-蓝色主题），展示"数据平滑与去噪分析"标题
• 输入区域：
  • 方法选择输入框（method=moving_avg/median/exponential）
  • 窗口大小输入框（window=3）
  • 序列输入框，支持 series=... 格式或直接输入数值序列
• 执行按钮：运行分析按钮和重置按钮
• 结果展示区：使用 Scroll 组件展示分析报告，包括原始序列、平滑后序列、噪声序列和统计摘要

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四、算法复杂度分析

• 时间复杂度：O(n × w)，其中 n 为序列长度，w 为窗口大小。需要遍历序列，对每个点计算窗口内的统计量。
• 空间复杂度：O(n)，需要存储原始序列、平滑后序列和噪声序列。

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五、工程化应用建议

1. 监控数据平滑
   对接口耗时、QPS、CPU 使用率等监控指标进行平滑处理，去除偶发波动，识别真实趋势。

2. 异常检测预处理
   通过平滑处理去除正常波动，使异常点更加突出，提高异常检测的准确性。

3. 数据可视化优化
   对原始数据进行平滑处理后可视化，使图表更加清晰，便于观察整体趋势。

4. 方法选择建议

   • 移动平均：适合周期性波动和随机噪声的去除
   • 中位数平滑：适合数据中存在异常点或突刺的场景
   • 指数平滑：适合需要快速响应趋势变化的场景

5. 窗口大小调整

   • 窗口越大，平滑效果越强，但可能丢失细节信息
   • 窗口越小，保留更多细节，但平滑效果较弱
   • 建议根据数据特征和业务需求调整窗口大小

6. 噪声分析应用

   • 噪声序列可以帮助识别数据中的异常波动
   • 噪声标准差越大，数据波动越剧烈
   • 可以基于噪声序列做异常检测

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六、方法对比

特性	移动平均	中位数平滑	指数平滑
平滑效果	中等	中等	较强
对异常值鲁棒性	⚠️ 较弱	✅ 强	⚠️ 较弱
响应速度	中等	中等	✅ 快
计算复杂度	O(n×w)	O(n×w×log w)	O(n)
适用场景	周期性波动	异常点较多	实时处理

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七、与开源鸿蒙跨平台社区

通过 KMP + OpenHarmony 架构，我们实现了：

• 跨平台代码复用：Kotlin 算法代码可在多个平台复用
• 原生性能：编译为 JavaScript 后，在 OpenHarmony 上获得接近原生的性能
• 统一开发体验：使用熟悉的 Kotlin 语言，无需学习新的开发框架

欢迎加入 开源鸿蒙跨平台开发者社区，与开发者共同探索跨平台开发的最佳实践。

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八、总结

数据平滑与去噪分析是时序数据处理的基础技术，通过多种平滑算法去除噪声，识别真实趋势，为后续分析和决策提供可靠的数据基础。本案例展示了如何在 KMP + OpenHarmony 架构下实现一个轻量级的数据平滑与去噪分析器，适用于监控数据处理、传感器数据去噪、业务指标趋势识别等场景。

核心优势：

• 支持三种常用平滑方法：移动平均、中位数平滑、指数平滑
• 实现简单，计算高效
• 结果直观，易于理解
• 适用广泛，可用于多种场景

适用场景：

• 监控数据平滑
• 传感器数据去噪
• 业务指标趋势识别
• 数据可视化优化
• 异常检测预处理

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.csdn.net