中值平滑（Median Smoothing）是一种常用的数据平滑技术，主要用于去除时间序列数据中的随机波动，保留数据的趋势和周期性特征。它通过对数据序列中的数值进行排序，然后取中间值作为平滑后的结果。
具体来说，中值平滑的工作原理如下：
1. 排序：首先将时间序列数据中的每个点按照大小顺序进行排序。
2. 计算中值：对于排序后的数据，取中间的值作为该点平滑后的结果。如果数据点的总数是奇数，则直接取中间的值；如果是偶数，则取中间两个数的平均值。
中值平滑的优点包括：
鲁棒性：由于中值不受极端值的影响，因此比简单的算术平均值或移动平均等方法更加鲁棒。
保留趋势：中值平滑能够较好地保留数据的趋势和周期性，而不会过度平滑。
然而，中值平滑也有一些局限性：
信息损失：与简单的算术平均值相比，中值平滑可能会丢失一些细节信息。
计算复杂度：由于需要对数据进行排序，中值平滑的计算复杂度较高。
在实际应用中，中值平滑常用于金融时间序列分析、信号处理等领域。
