Mudança Média Filtro Pic

Não estou certo da solução correta, porém, uma vez que a soma da média de cada amostra introduziria uma quantidade razoável de erro de arredondamento. Hmm. Eu me pergunto se separar a parte fracionária de toda a parte ajudaria. Divida toda a parte de cada número pela contagem. Mantenha três somas correntes: 1) A média das partes inteiras, 2) O restante de cada divisão, e 3) A parte fracionada de cada número. Cada vez que a parte inteira de um número é dividida, o resultado da peça inteira é adicionado à soma de execução média e o restante é adicionado ao restante da soma de execução. Quando a soma de execução restante obtém um valor maior ou igual à contagem, é dividido pela contagem com o resultado da parte inteira adicionado à soma de execução média e o restante adicionado à soma de execução restante. Além disso, em cada cálculo, a parte fracionada é adicionada à soma de rotura fracionada. Quando a média é concluída, a soma de execução restante é dividida pela contagem e o resultado é adicionado à soma de execução média como um número flutuante. Por exemplo: agora o que fazer com a soma de execução fracionada. O perigo de transbordar é muito menos provável aqui, embora ainda seja possível, de modo que uma maneira de lidar com isso seria dividir a soma de execução fracionada pela contagem no final e adicioná-la ao nosso resultado: uma alternativa seria verificar a operação fracionada Somar em cada cálculo para ver se é maior ou igual a contar. Quando isso acontece, basta fazer o mesmo que fazemos com o restante em execução de som. Médias: média móvel em média Média média móvel simples Você é encorajado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer idioma que você conheça. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Crie uma função de função estatal 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. Uma média móvel simples é um método para calcular uma média de um fluxo de números apenas com a média dos últimos 160 P 160 números da corrente, 160 em que 160 P 160 é conhecido como o período. Pode ser implementado chamando uma rotina de inicialização com 160 P 160 como seu argumento, 160 I (P), 160, o que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais e sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de (acima Para), o último 160 P 160 deles, vamos chamar este 160 SMA (). A palavra 160 160 com estado na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 para lembrar certas informações entre chamadas para ela: 160 O período, 160 P 160 Um recipiente ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um São chamadas individuais. O 160 declarado também significa que as chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que 160 não 160 compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para manter os valores p mais recentes. Cada função retornada da média init-moving tem seu estado em um átomo que possui um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula da lista que mantém o valor simplesmente deslocando-se da janela e para ser substituído pelo valor adicionado. Usando uma edição de encerramento Atualmente, esse sma não pode ser nogc porque ele aloca um fecho no heap. Algumas análises de escape podem remover a alocação de pilha. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de pilha do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: para evitar que as aproximações de ponto flutuante continuem empilhando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de fila circular. Esta implementação produz dois (função) estado de compartilhamento de objetos. É idiomático em E para separar a entrada da saída (ler da escrita) ao invés de combiná-los em um único objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período incorporado p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê a entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para o STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida da entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang possui fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis. Então, uma solução é usar processos e uma mensagem simples passando a API baseada. As linguas Matrix têm rotinas para calcular os padrões de deslizamento para uma determinada sequência de itens. É menos eficiente para loop como nos seguintes comandos. Indica continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND1, e significa pode ser encontrado em ListOPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: a 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 define o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), eo resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), e o novo resultado será armazenado na variável x e exibido (43) 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável índice, e aponta para o final da sub-lista a lista em média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no próximo cálculo médio. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será usado no cálculo médio. Então, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Normalmente, é preciso considerar os elementos p, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo geralmente será negativo, então 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 (índice final - iniciar índice 1) ou, organizando a equação, (i - (max (ip, 0) 1) 1) e, em seguida, , (I-max (ip, 0)). A variável z mantém o valor comum (max (ip), 0) para que o beginindex seja (z1) e o número dos itens serão (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média ( .) Irá somar-lhes soma (.) (Iz) ri irá em média e armazenará o resultado no lugar apropriado na lista de resultados Usando um fechamento e criando uma função