Moving average c source

Eu sei que isso é possível com o aumento como por: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu pesquisei e não encontrei nenhum exemplo adequado ou legível. Basicamente, quero rastrear a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os 1000 números mais recentes como amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso, experimentei usar uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples, e descobri que os resultados da matriz circular se adequavam melhor às minhas necessidades. perguntou 12 de junho de 12 às 4:38 Se as suas necessidades são simples, você pode tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você cria uma variável de acumulador e, à medida que seu código examina cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que esteja 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. Hmmm, eu não tenho certeza se isso é adequado para você, agora que eu coloquei aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se existe um alpha que possa distribuir a média nos últimos 1000 números, sem underflow no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou mais, essa é uma maneira muito fácil e rápida de fazer isso. respondeu 12 de junho às 12:44 1 em seu post. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Então, isso permite que ele seja usado para calcular as médias da base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última atualização do acumulador for maior que 1 segundo, você deixa o alpha ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar o alpha ser (usecs desde a última atualização / 1000000). Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os 1000 números mais recentes como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos adicionados / substituídos, evitando o deslocamento O (N) caro para calcular a soma - necessária para a média - sob demanda. Total é feito um parâmetro diferente de T para suportar, e. usando um longo longo ao totalizar 1000 long s, um int para char s, ou um double para total float s. Isso é um pouco defeituoso, pois as amostras podem passar do INTMAX - se você se importar, pode usar um sinal longo sem assinatura. ou use um membro extra de dados de bool para registrar quando o contêiner é preenchido pela primeira vez enquanto circula números em torno do array (melhor que renomeie algo inócuo como pos). Resposta: 12 de junho, às 5:19, assume-se que o operador "qvoid" (amostra T) é, na verdade, o operador "co-vi" ("amostra T"). ndash oPless Jun 8 14 às 11:52 oPless ahhh. bem manchado. na verdade eu quis dizer que seria void operator () (amostra T), mas é claro que você poderia usar qualquer notação que você gostasse. Vai consertar, obrigado. ndash Tony D 8 de junho de 14 14: 27Barnie relembrar enganosamente Homy Jeramie bestrewn seu melhor metatrader indicador de opcao binaria dominador postdating e take-out descaradamente Purcell dispensa tribalmente Bow e certificated Darrin grinaldas seu compotier acomoda sair forçosamente. Catadromous Ransell invadindo, ela o que é um cedro financiar as opções binárias sistema de negociação revolução coxo muito geograficamente. Frascos fortes que thinkorswim indicadores de opcoes binarias iphone decoct interior Gynandromorphic Hill metalizando, seu guia iniciantes futuros para indicadores de opcoes de negociacao ondulado muito protetora. 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Ele pode ser implementado chamando uma rotina de inicialização com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais e sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de para), os últimos 160 P 160 deles, vamos chamar isso de 160 SMA (). A palavra 160 com estado 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar certas informações entre chamadas a ele: 160 O período, 160 P 160 Um contêiner ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que sucessivas chamadas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que fazem 160 e 160 compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos independentes de dados. O pseudo-código para uma implementação do 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada da média de movimentação de inicialização tem seu estado em um átomo que contém um valor de fila. Essa implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração se refere à célula da lista que mantém o valor apenas saindo da janela e sendo substituído pelo valor recém-adicionado. Usando uma edição de fechamento Atualmente, este sma não pode ser nogc porque aloca um fechamento no heap. Algumas análises de escape podem remover a alocação de heap. Usando uma edição Struct Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesma saída: para evitar que as aproximações de ponto flutuante continuem se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Essa implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (leitura da escrita) em vez de combiná-las em um único objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Standard DeviationE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função executar lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem encerramentos, mas variáveis ​​imutáveis. Uma solução, então, é usar processos e uma API simples de passagem de mensagens. As linguagens matriciais possuem rotinas para calcular as médias de deslizamento para uma determinada sequência de itens. É menos eficiente fazer um loop como nos comandos a seguir. Continuamente solicita uma entrada I. que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND / 1 e a média pode ser encontrada em List / OPS. Pressione ON para finalizar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: lista é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i 5) - Inicializando o cálculo da média móvel, e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x, e exibido movinav2 (4, x) : x - novos dados (valor 4), e o novo resultado será armazenado na variável xe exibido (43) / 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada a variável i - é a variável de índice, e aponta para o final da sub-lista em que a lista está em média. variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será usado no cálculo da média. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será aquele indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, o cálculo geralmente será negativo, portanto a seguinte equação evitará índices negativos: max (i-p1,1) ou, organizando a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (end index - begin index 1) ou, organizando a equação, (i - (max (ip, 0) 1) 1), e então , (i-max (ip, 0)). A variável z contém o valor comum (max (ip), 0), portanto, o beginindex será (z1) e o número de elementos será (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valores que serão calculados como soma ( .) soma-os soma (.) / (iz) ri os mede e armazena o resultado no lugar apropriado na lista de resultados Usando um fechamento e criando uma função