「アンサンブル平均化…動的な変更を追跡できません」？

本はこれを指数平均を導入する動機として主張しています：

アンサンブル平均化の欠点は、結果の推定が、観測された信号で発生する動的な変化を追跡できないことです。

-L.SörnmoおよびP. Laguna、心臓および神経アプリケーションにおける生体電気信号処理

著者は、確率過程のすべての観測値を平均化することを指すために、アンサンブル平均化という用語を使用しているようです。移動平均を維持するようにこのメソッドを変更する、つまり過去のみを平均化する $n$ それらすべての代わりに観察は非常に手元にあるようです。

このような移動平均スムーザーは、指数平均スムーザーと同様に、観測されている確率過程の変化を追跡できます。これは、著者が言及している動的機能の違いですか、それとも深い違いを見逃しましたか？

\begin{aligned} Y_{e n s e m b l e, N} (z) & = \frac{1}{N} (z^{0} + z^{- 1} + z^{- 2} + \dots + z^{- (N - 1)}) X (z) \\ Y_{e x p o n e n t i a l, α} (z) & = \frac{α}{1 - (1 - α) z^{- 1}} X (z) \end{aligned}

$\begin{align} Y_{\mathrm{ensemble,}N}(z) &= \frac{1}{N}\left(z^{0}+z^{-1}+z^{-2}+\cdots+z^{-(N-1)}\right)X(z) \\ Y_{\mathrm{exponential},\alpha}(z) &= \frac{\alpha}{1-(1-\alpha) z^{-1}}X(z) \end{align}$

smoothing moving-average

もう少しコンテキストなしに引用の意図を伝えるのは難しいです。あいにく、テキストがありません。

— Jason R

意味のあるものにするために、モデルを指定する必要があります

X (z)

$X(z)$ 、例：ランダムウォーク

— rwong

アンサンブルの平均を誤って解釈しています...これは、数回の実行を記録した後のように、本当に "バッチ"です。あなたは時間間隔で機能を平均します、例えばそれはそれらの子供の身長/体重の平均と広がりのそれらの医者のチャートが生じる場所です。時間平均はまったく異なります...

— ピーター・カラセフ
ソース