乍一看，这个问题听起来确实很愚蠢，但它并不是根本性的。也许，它看起来似乎无法通过任何算法完全解决，但我假装说它是。
所以提问。我有图表，例如黄金。我需要找到时间轴上的顶部和底部在哪里。问题是我需要找到主要的好转和主要的衰退从哪里开始。问题是存在许多无关紧要的小起起落落。
这是为了更好地理解而绘制的图片 - 红点是我想要找到的（不完全是，但以某种方式像这样）。
所以我可能需要过滤掉小的调整和调整，但不知道该怎么做。任何想法我都会很高兴。我不需要java等中的算法，仅用文字就足够了。
您可以执行平滑化 or 低通滤波首先进行操作，并从平滑数据中找到局部最小值/最大值的位置。然后从原始数据中获取最小值和最大值。
您可以使用普通的最大/最小过滤器，它会发现all转折点，然后按阈值过滤转折点列表。
我想你什么really想要做的就是从信号中删除“长期变化”，只查看“短期变化”。这可以使用以下方法完成经验模态分解。参见第 2.3.2 节我的论文。 http://www.penwatch.net/files/thesis/Online_Empirical_Mode_Decomposition_Li-aung_Yip_2010.pdf（或者，谷歌搜索“Empirical Mode Decomposition”、“EMD”或“Hilbert-Huang Transform”。）
以下是 EMD 的实际应用：
请注意，随着 EMD 算法提取信号分量，从“最详细”开始到“最一般趋势”结束，通用性不断增加。 （请注意，显然有九个组件 - 仅显示了其中几个。）
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