É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não necessitando Um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um menor peso, mas (pelo menos em teoria) você nunca se esqueça nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e dividir por 1 para obter o avg atual. Eu adiciono então uma outra amostra e divido por 2 à corrente avg. Isso continua até que eu chegar ao comprimento da média. Cada vez depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo. Eu imaginei que iria transformar o estômago de um cara de matemática real, mas, verifica-se que é uma das formas aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que quanto maior o seu comprimento, mais lento é seguir o que você deseja seguir. Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas quando os satélites seguintes, se você é lento, a trilha poderia estar longe da posição real e vai ficar mal. Você poderia ter uma lacuna entre o sat e os pontos de arrasto. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter alisamento adequado e não ficar muito longe da posição real sentado com os pontos de trilha suavizada. Respondida Nov 16 16 at 23:03 initialize total 0, count0 (cada vez vendo um novo valor Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (totalcount) Todas as entradas Para calcular a média apenas nas últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como a soma das 4 variáveis de entrada, dividida por 4 Bom se todos os insumos foram positivos para fazer o cálculo médio respondido Feb 3 15 at 4:06 Isso vai realmente calcular a média total e não a média móvel. Como a contagem fica maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se ndash nitidamente pequena Hilmar fevereiro 3 15 at 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncI sei que isso é alcançável com o impulso como por: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente eu quero rastrear o Movendo Média de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números mais recentes de 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que iria espalhar a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo de ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isto permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho de 12 às 6:21 Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como addedreplaced, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longa. Ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples ao redor da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador quotvoid (amostra T) é na verdade operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser vazio operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Will fix, obrigado. Ndash Tony D Jun 8 14 at 14: 27Bem vindo a LinuxQuestions. org. Uma Comunidade Linux amigável e ativa. Você está visualizando o LQ como um convidado. Ao aderir à nossa comunidade, você terá a possibilidade de publicar tópicos, receber o nosso boletim informativo, utilizar a pesquisa avançada, subscrever os tópicos e aceder a muitas outras funcionalidades especiais. O registro é rápido, simples e absolutamente gratuito. Junte-se à nossa comunidade hoje. Note que os membros registrados veem menos anúncios e o ContentLink está completamente desativado assim que fizer o login. Se você tiver algum problema com o processo de registro ou o login da sua conta, entre em contato conosco. Se você precisar redefinir sua senha, clique aqui. Ocorreu um problema ao fazer login Por favor, visite esta página para limpar todos os cookies relacionados ao LQ. Introdução ao Linux - Guia Hands on Este guia foi criado como uma visão geral do Sistema Operacional Linux, orientado para novos usuários como um guia de exploração e guia de introdução, com exercícios no final de cada capítulo. Para estagiários mais avançados pode ser uma referência de área de trabalho e uma coleção de conhecimentos básicos necessários para prosseguir com a administração do sistema e da rede. Este livro contém muitos exemplos da vida real derivados da experiência dos autores como um sistema Linux e administrador de rede, treinador e consultor. Eles esperam que esses exemplos ajudem você a obter uma melhor compreensão do sistema Linux e que você se sinta encorajado a experimentar coisas por conta própria. Clique aqui para receber este Guia Completo absolutamente free. C: Média Movente Simples Calculando a média móvel simples de uma série de números. Crie um functioncloisstance stateful que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Descrição Uma média móvel simples é um método para calcular uma média de um fluxo de números, calculando apenas a média dos últimos números P do fluxo, onde P é conhecido como o período. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de inicialização com P como seu argumento, I (P), que deve retornar uma rotina que quando chamado com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de (até), a Último P deles, vamos chamar este SMA (). A palavra stateful na descrição da tarefa refere-se à necessidade de o SMA () lembrar certas informações entre chamadas a ele: O período, P Um contêiner ordenado de pelo menos os últimos números P de cada uma de suas chamadas individuais. Stateful também significa que chamadas sucessivas para I (), o inicializador, devem retornar rotinas separadas que não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudocódigo para uma implementação de SMA é:
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