Média Em Movimento Sem Armazenar Valores

Estou tentando encontrar uma maneira de calcular uma média cumulativa em movimento sem armazenar a contagem e o total de dados recebidos até agora. Eu criei dois algoritmos, mas ambos precisam armazenar a contagem: dados médios (dados antigos antigos) dados próximos (próxima contagem anterior) próxima contagem nova média antiga média (próximo dado - média anterior) próxima contagem O problema com esses métodos é que a contagem Fica cada vez maior, resultando em perda de precisão na média resultante. O primeiro método usa a contagem antiga e a próxima contagem, que são obviamente separadas. Isso me fez pensar que talvez exista uma maneira de remover a contagem, mas infelizmente não consegui encontrá-la. No entanto, conseguiu-me um pouco mais, resultando no segundo método, mas ainda contagem está presente. É possível, ou eu só estou procurando o impossível, perguntou: 28 de setembro às 8: 46 Eu sei que isso é viável com o impulso de acordo com: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu mencionei e não encontrei nenhum exemplo adequado ou legível. 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 amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de alcançar isso, experimentei usar uma matriz circular, uma média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequavam minhas necessidades. 12 de junho 12 às 4:38 Se suas necessidades são simples, você pode tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz 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 está entre 0 e 1 e calcula isso: você precisa apenas encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmm, na verdade, não tenho certeza de que isso é adequado para você, agora que eu já coloquei aqui. O problema é que 1000 é uma janela bastante longa para uma média móvel exponencial. Não tenho certeza se houver um alfa que espalhe a média nos últimos 1000 números, sem fluxo inferior no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou mais, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 às 4:44 1 na sua postagem. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Assim, isso permite que ele seja usado para calcular médias base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última atualização do acumulador for superior a 1 segundo, você deixa alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alpha be (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho 12 às 6:21 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 as atualizações abaixo atualizam o total como elementos como adicionados, evitando a trajetória O (N) cara para calcular a soma - necessária para a média - na demanda. Total é feito um parâmetro diferente de T para suportar, e. Usando um longo tempo quando totalizando 1000 long s, um int para char s, ou um duplo para float total s. Isso é um pouco falho em que numsamples poderia ultrapassar o INTMAX - se você se importar, você poderia usar um sinal não assinado por muito tempo. Ou use um membro extra de dados do bool para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez ao andar de bicicleta numsamples em torno da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondeu 12 de junho 12 às 5:19 um assume que quotvoid operator (T sample) quot é realmente quotvoid operatorltlt (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 às 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer que ele seria um operador vazio () (amostra T), mas é claro que você poderia usar qualquer notação que você gostasse. Vou consertar, obrigado. Ndash Tony D 8 de junho 14 às 14: 27 Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos ao lado do período 3. Poderíamos Colocaram a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, isto é, ao lado do período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo estranhos, mas não é tão bom para períodos de tempo iguais. Então, onde é que nós colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos os MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados. Se medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.