É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras. Achei que posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que seja um poder de dois para permitir a mudança de bits em vez de dividir, mas não precisar Um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado de média móvel apenas como função do resultado antigo e da nova amostra. Definir um exemplo de média móvel, em uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada de forma recursiva , Mas para uma computação exata da média móvel você deve lembrar a amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, 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 de forma recursiva, então você sempre precisa se lembrar da amostra xn-N para calcular (2). Conforme indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa) em vez disso, o que permite calcular a saída apenas da saída passada e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas exponencialmente Média móvel ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquece nada (os pesos ficam menores e menores para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento de GPS que escrevi. Comece com 1 amostra e divida em 1 para obter o valor médio atual. Em seguida, adicione uma amostra e divida em 2 para a média atual. Isso continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez, adiciono na nova amostra, obtenho a média e retire essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso pareceu uma boa maneira de fazê-lo. Achei que isso tornaria o estômago de um verdadeiro matemático, mas, é uma das maneiras aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que, quanto mais alto for seu comprimento, mais lento seguirá o que deseja seguir. Isso pode não ser importante na maioria das vezes, mas ao seguir os satélites, se você estiver lento, a trilha pode estar longe da posição atual e parecerá ruim. Você poderia ter uma lacuna entre o Sáb e os pontos de fuga. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter um alisamento adequado e não chegar muito longe da posição real de SAT com os pontos de trilhos alisados. Respondeu 16 de novembro 16 às 23:03 inicialize o total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (contagem), uma média de divisão (quantidade total) Esta seria uma média móvel em relação a 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 e, em seguida, calculando a nova média móvel. Como soma das 4 variáveis de entrada, divididas por 4 (o turno direito 2 seria Bom, se todas as entradas fossem positivas para que o cálculo médio fosse respondido em 3 de fevereiro de 15 às 4:06 Isso realmente calculará a média total e NÃO a média móvel. À medida que a contagem aumenta, o impacto de qualquer nova amostra de entrada se torna ndash extremamente lento Hilmar Feb 3 15 às 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncI essencialmente tem uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo I wr Ote para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0,24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu ligo muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair 8 de fevereiro 12 às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decaimento que você deseja (pode ter uma afinação deve estar entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subíndices. (Contudo, algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem perturbar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então está errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está descendo). A menos que você tenha TODOS OS seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizá-lo tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e uma média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados anteriores menos do que os novos dados, é uma maneira de polarizar o alisamento na parte de trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e fim dos dados, pois claramente você não pode usar os 5 últimos termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem formas mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito do que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc
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