تتحرك من المتوسط التنفيذ

لدي أساسا مجموعة من القيم مثل هذا. المجموعة أعلاه هو أبرسيمبليفيد، أنا م جمع 1 قيمة في ميلي ثانية واحدة في بلدي رمز حقيقي وأنا بحاجة إلى معالجة الإخراج على خوارزمية كتبت للعثور على أقرب قمة قبل نقطة في الوقت المناسب بلدي فشل المنطق لأنه في المثال الخاص بي أعلاه، 0 36 هو الذروة الحقيقية، ولكن خوارزمي بلدي سوف ننظر إلى الوراء ونرى العدد الأخير جدا 0 25 كما الذروة، كما هناك سا انخفاض إلى 0 24 قبل ذلك. والهدف من ذلك هو اتخاذ هذه القيم وتطبيق خوارزمية لهم والتي سوف تلطف بها قليلا حتى أن لدي المزيد من القيم الخطية أي أنا أحب نتائجي لتكون متعرج، وليس jaggedy. I وقد قيل لتطبيق مرشح الأسي المتوسط ​​المتحرك لقيمي كيف يمكنني هل هذا من الصعب حقا بالنسبة لي لقراءة المعادلات الرياضية، وأنا أتعامل بشكل أفضل بكثير مع التعليمات البرمجية. كيف يمكنني معالجة القيم في صفيفتي، وتطبيق حساب متوسط ​​أسي متوسط ​​حتى خارج بها. حسنت فبراير 8 12 في 20 27. لحساب وهو المتوسط ​​المتحرك الأسي تحتاج إلى الحفاظ على بعض الدول حولها و تحتاج إلى معلمة ضبط هذا يدعو لفئة صغيرة بافتراض أنك إعادة استخدام جافا 5 أو في وقت لاحق. البدء مع معلمة تسوس تريد قد يستغرق ضبط ينبغي أن يكون بين 0 و 1 ثم استخدام المتوسط ​​لتصفية. عندما قراءة صفحة على بعض ماثماتيكال تكرار كل ما تحتاج حقا أن تعرف عندما تحوله إلى رمز هو أن الرياضياتيين يحبون كتابة الفهارس في المصفوفات وتسلسل مع سوبكريبتس أنها في عدد قليل من التدوينات الأخرى أيضا، والتي لا تساعد t ومع ذلك، إما هو بسيط جدا كما تحتاج فقط أن نتذكر قيمة قديمة واحدة لا صفائف الدولة المعقدة المطلوبة. مسألة 8 فبراير 12 في 20 42. تكوشيران جميلة كثيرا إيسن انها لطيفة عندما الأمور يمكن أن تكون بسيطة إذا بدأت مع تسلسل جديد، والحصول على أفيراجر جديدة لاحظ أن المصطلحات القليلة الأولى في فإن التسلسل المتوسط ​​سوف يقفز قليلا بسبب الآثار الحدودية، ولكن تحصل على تلك مع المتوسطات المتحركة الأخرى أيضا ومع ذلك، فإن ميزة جيدة هي أنه يمكنك التفاف المنطق المتوسط ​​المتحرك في المتوسط ​​والتجربة دون إزعاج t وقال انه بقية البرنامج الخاص بك الكثير من الزملاء دونال فبراير 9 12 في 0 06.I تواجه صعوبة في فهم أسئلتك، ولكن سأحاول الإجابة على أي حال. إذا وجدت خوارزمية الخاص بك 0 25 بدلا من 0 36، فمن الخطأ فمن الخطأ لأنه يفترض زيادة رتيبة أو نقصان هو دائما الذهاب أو الذهاب دائما إلى أسفل إلا إذا كنت متوسط ​​كل البيانات الخاصة بك، نقاط البيانات الخاصة بك --- كما تقدم لهم --- هي غير الخطية إذا كنت تريد حقا للعثور على الحد الأقصى قيمة بين نقطتين في الوقت المناسب، ثم شريحة صفيف من تمين إلى تماكس والعثور على الحد الأقصى من أن subarray.2 الآن، مفهوم المتوسطات المتحركة بسيط جدا تخيل أن لدي القائمة التالية 1 4، 1 5، 1 4، 1 5، 1 5 أستطيع أن تمهيده بأخذ متوسط ​​رقمين 1 45، 1 45، 1 45، 1 5 لاحظ أن الرقم الأول هو متوسط ​​1 5 و 1 4 الثانية والأرقام الأولى القائمة الجديدة الثانية هو متوسط ​​1 4 و 1 5 الثالثة والقائمة القديمة الثانية القائمة الجديدة الثالثة في المتوسط ​​1 5 و 1 4 الرابع والثالث، وهكذا يمكنني جعلت من فترة ثلاثة أو أربعة، أو ن لاحظ كيف البيانات أكثر سلاسة وهناك طريقة جيدة لمعرفة المتوسطات المتحركة في العمل هو الذهاب إلى غوغل المالية، حدد الأسهم محاولة تسلا موتورز تقلب تسلا جميلة جدا وانقر على التقنية في الجزء السفلي من الرسم البياني حدد المتوسط ​​المتحرك مع فترة معينة، والمتوسط ​​المتحرك الأسي لمقارنة الاختلافات بينهما. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​هو مجرد تفصيل آخر لهذا، ولكن الأوزان البيانات القديمة أقل من البيانات الجديدة وهذا هو وسيلة لتحيز التمهيد نحو الظهر يرجى قراءة ويكيبيديا entry. So، وهذا هو أكثر تعليق من الجواب، ولكن مربع التعليق قليلا كان مجرد صغيرة حظا سعيدا. إذا كنت إعادة وجود مشكلة مع الرياضيات، هل يمكن أن تذهب مع متوسط ​​متحرك بسيط بدلا من الأسي لذلك فإن الإخراج الذي تحصل عليه سيكون آخر مصطلحات x مقسوما على x xudocode. Nutested لاحظ أنه سوف تحتاج إلى التعامل مع بداية ونهاية أجزاء من البيانات بما أنه من الواضح يمكنك ر متوسط ​​5 شروط الأخيرة عندما كنت على نقطة البيانات 2 الخاص بك أيضا ، ال ري هي طرق أكثر كفاءة لحساب هذا المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المجموع - الأقدم الأحدث، ولكن هذا هو للحصول على مفهوم ما يحدث عبر. فيسبي 8 8 في 20 41.The المتوسط ​​المتحرك كفلتر. المتوسط ​​المتحرك غالبا ما يستخدم من أجل تمهيد البيانات في وجود ضوضاء لا يعترف دائما بالمتوسط ​​المتحرك البسيط كمرشاح فير فيرست ريسبونز ريسبونز فير، وهو في الواقع أحد المرشحات الأكثر شيوعا في معالجة الإشارات. علاجه كفلتر يسمح بمقارنة ذلك، على سبيل المثال، المرشحات المخلوطة بالنوافذ ترى المقالات المتعلقة بمرشحات تمريرة عالية وتمريرة النطاق والترددات المرفوضة للنطاقات للحصول على أمثلة عن تلك الفوارق الرئيسية مع تلك المرشحات هي أن المتوسط ​​المتحرك مناسب للإشارات التي تكون المعلومات المفيدة فيها في المجال الزمني الذي يمسح القياسات عن طريق المتوسط ​​هو مثال أولي مرشحات ويندو-سينك، من ناحية أخرى، هي أداء قوي في مجال التردد مع معادلة في معالجة الصوت كتيبيكا على سبيل المثال هناك مقارنة أكثر تفصيلا لكلا النوعين من المرشحات في المجال الزمني مقابل نطاق التردد أداء الفلاتر إذا كان لديك بيانات التي كل من الوقت ونطاق التردد مهمة، ثم قد ترغب في إلقاء نظرة على الاختلافات على المتوسط ​​المتحرك الذي يعرض عددا من النسخ المرجحة للمتوسط ​​المتحرك الأفضل في ذلك. المتوسط ​​المتحرك للطول N يمكن تعريفه بأنه مكتوب كما هو مطبق عادة مع عينة الإخراج الحالية كمتوسط ​​للعينات N السابقة ويرى المتوسط ​​المتحرك أن توليفة تتابع الدخل شن مع نبضة مستطيلة الطول N والارتفاع 1 N لجعل منطقة النبضة ومن ثم كسب المرشاح واحد في الممارسة العملية، من الأفضل أن نأخذ غريبة على الرغم من أنه يمكن أيضا حساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام عدد زوجي من العينات باستخدام قيمة غريبة ل N لديه ميزة مؤداها أن تأخر المرشح سيكون عددا صحيحا من العينات، لأن تأخير المرشاح واي (N-1) 2 N ويمكن للمتوسط ​​المتحرك أن يكون محاذيا تماما مع البيانات الأصلية عن طريق تحويله بعدد صحيح من العينات. الوقت. لما كان المتوسط ​​المتحرك تلازما بنبضة مستطيلة، وظيفة صادقة وهذا يجعل من شيء مثل المزدوج من المرشح المصدق نافذة، لأن هذا هو التلازم مع نبض المخلص الذي يؤدي إلى استجابة تردد مستطيلة. وهذا هو استجابة التردد المخلص الذي يجعل المتوسط ​​المتحرك أداء ضعيف في نطاق الترددات ومع ذلك، فإنه ينفذ بشكل جيد جدا في المجال الزمني لذلك، فهو مثالي لتسهيل البيانات لإزالة الضوضاء بينما في نفس الوقت لا تزال تحافظ على استجابة خطوة سريعة الشكل 1.Figure 1 تمهيد مع مرشح المتوسط ​​المتحرك. لإضافة نموذجية الضوضاء الغوسية البيضاء أوغن التي غالبا ما يفترض، متوسط ​​N عينات له تأثير زيادة شنر بعامل من سرت N منذ ضجيج العينات الفردية غير مترابطة، ليس هناك سبب لعلاج e أتش عينة مختلفة وبالتالي، فإن المتوسط ​​المتحرك، الذي يعطي كل عينة نفس الوزن، والتخلص من الحد الأقصى من الضوضاء لظاهرة استجابة خطوة معينة. لأنه مرشح فير، يمكن تنفيذ المتوسط ​​المتحرك من خلال التفاف وسوف ثم يكون لها نفس الكفاءة أو عدم وجودها مثل أي فلتر آخر من معلومات الطيران ومع ذلك، فإنه يمكن أيضا أن تنفذ بشكل متكرر، بطريقة فعالة جدا ويتبع مباشرة من تعريف أن. هذه الصيغة هي نتيجة للتعابير ين و ين 1، i e. حيث نلاحظ أن التغيير بين ين 1 و ين هو أن مصطلح إضافي شن 1 N يظهر في النهاية، في حين أن المصطلح x ن 1 N يتم إزالته من البداية في التطبيقات العملية، غالبا ما يكون من الممكن الخروج التقسيم حسب N لكل مصطلح بتعويض المكاسب الناتجة عن N في مكان آخر. هذا التنفيذ المتكرر سيكون أسرع بكثير من الالتفاف كل قيمة جديدة y يمكن حسابها مع اثنين فقط من الإضافات بدلا من الإضافات N التي من شأنها أن تكون ضرورية للتنفيذ المباشر للتعريف الشيء الوحيد الذي يجب البحث عنه بالتنفيذ المتكرر هو أن أخطاء التقريب سوف تتراكم قد يكون هذا أو قد لا يمثل مشكلة للتطبيق الخاص بك، ولكنه يعني أيضا أن هذا التنفيذ المتكرر سيعمل بشكل أفضل مع تنفيذ عدد صحيح من مع أرقام العائمة وهذا أمر غير عادي جدا، حيث أن تنفيذ نقطة عائمة هو عادة أكثر بساطة. الاستنتاج من كل هذا يجب أن يكون يجب أن لا نقلل من فائدة مرشح المتوسط ​​المتحرك البسيط في تطبيقات معالجة الإشارات. فيلتر ديسين أداة. تكمل هذه المقالة مع أداة تصفية تصميم تجربة مع قيم مختلفة ل N وتصور مرشحات الناتجة جرب الآن. هل من الممكن لتنفيذ المتوسط ​​المتحرك في C دون الحاجة لنافذة من العينات. أنا وجدت أنني يمكن تحسين قليلا، عن طريق اختيار حجم النافذة التي سا السلطة من اثنين للسماح بتغيير قليلا بدلا من تقسيم، ولكن ليس نيدين غا العازلة ستكون لطيفة هل هناك طريقة للتعبير عن نتيجة متوسط ​​متحرك جديد فقط كدالة للنتيجة القديمة والعينة الجديدة. تحديد المتوسط ​​المتحرك المثال، عبر نافذة من 4 عينات لتكون. إضافة عينة جديدة إي المتوسط ​​المتحرك يمكن تنفيذه بشكل متكرر، ولكن لحساب دقيق للمتوسط ​​المتحرك يجب أن تتذكر أقدم عينة إدخال في المجموع أي في المثال الخاص بك لطول N المتوسط ​​المتحرك الذي compute. why ين هو إشارة الإخراج و شن هو إشارة الإدخال إق 1 يمكن أن تكون مكتوبة بشكل متكرر. لذلك تحتاج دائما إلى تذكر العينة x ن من أجل حساب 2. كما أشار كونراد تيرنر، يمكنك استخدام نافذة أسي طويلة بلا حدود بدلا من ذلك، والذي يسمح لك لحساب الإخراج فقط من المخرجات السابقة والمدخلات الحالية. ولكن هذا ليس متوسطا متحركيا غير مرجح ولكن المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة حيث تحصل العينات في الماضي على وزن أقل، ولكن على الأقل نظريا لن تنسى أبدا أي شيء هتس مجرد الحصول على أصغر وأصغر للعينات بعيدة في الماضي. أنا نفذت المتوسط ​​المتحرك دون ذاكرة البند الفردية لبرنامج تتبع غس أنا كتبت. أبدأ مع 1 عينة وتقسيمها 1 للحصول على avg. I الحالي ثم إضافة عينة أنوث وتقسيمها 2 إلى avg. This الحالي يستمر حتى أحصل على طول المتوسط. في كل مرة بعد ذلك، وأنا أضيف في العينة الجديدة، والحصول على متوسط ​​وإزالة هذا المتوسط ​​من المجموع. أنا لست رياضياتيا ولكن هذا يبدو وكأنه وسيلة جيدة للقيام بذلك أنا أحسب أنه من شأنه أن يحول المعدة من رجل الرياضيات الحقيقي ولكن، اتضح أنها واحدة من الطرق المقبولة للقيام بذلك وأنها تعمل بشكل جيد فقط تذكر أن ارتفاع طول الخاص بك أبطأ ذلك تتبع ما تريد متابعته قد لا يهم معظم الوقت ولكن عندما تتبع الأقمار الصناعية، إذا كنت بطيئا، يمكن أن يكون درب بعيدا عن الوضع الفعلي، وسوف تبدو سيئة هل يمكن أن يكون هناك فجوة بين جلس و زائدة النقاط اخترت طول 15 تحديث 6 مرات في الدقيقة الواحدة ل الحصول على تجانس كافية وليس الحصول على مسافة بعيدة جدا عن موقف سات الفعلي مع دوت ممهدة دوتس. 16 نوفمبر 16 في 23 03.initialize الإجمالي 0، عد 0 في كل مرة رؤية قيمة جديدة. ثم إدخال واحد سكانف، واحد إضافة إجمالي نيوفالو، واحد عدد الفرز، ومتوسط ​​عدد الفارق الكلي. وسيكون هذا متوسطا متحركا على جميع المدخلات. ولحساب المتوسط ​​فوق المدخلات الأربعة الأخيرة فقط، سيتطلب 4 مدخلات، ربما نسخ كل مدخل إلى مدخل قديم، ثم حساب الحركة الجديدة متوسط ​​كمجموع 4 المدخلات، مقسوما على 4 التحول الصحيح 2 سيكون جيدا إذا كانت جميع المدخلات إيجابية لجعل متوسط ​​الحساب. في 3 فبراير 15 في 06 06.That سيحسب فعلا المتوسط ​​الكلي وليس المتوسط ​​المتحرك كما العد يحصل أكبر تأثير أي عينة إدخال جديدة يصبح فليشينغلي صغيرة هيلمار فبراير 3 15 في 13 53.Your answer.2017 المكدس الصرف، وشركة