Moving Average Ohne Überlauf

Ich versuche, einen Weg zu finden, um einen sich bewegenden kumulativen Durchschnitt zu berechnen, ohne die Zähl - und Gesamtdaten, die bis jetzt empfangen werden, zu speichern. Ich kam mit zwei Algorithmen, aber beide müssen die Zähler zu speichern: neue durchschnittliche (alte Daten alte Daten) nächste Daten) nächste Zählung neue durchschnittliche alte Durchschnitt (nächste Daten - alter Durchschnitt) nächste Zählung Das Problem mit diesen Methoden ist, dass die Zählung Wird größer und größer, was zu einer Präzision in dem resultierenden Mittel führt. Die erste Methode verwendet die alte Zahl und die nächste Zahl, die offensichtlich 1 auseinander liegen. Dies hat mich denken, dass vielleicht gibt es einen Weg, um die Zählung zu entfernen, aber leider habe ich es noch nicht gefunden. Es hat mich ein bisschen weiter aber, was in der zweiten Methode aber noch zählen vorhanden ist. Ist es möglich, oder bin ich nur auf der Suche nach dem Unmöglichen gefragt ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben Ive gefunden, dass ich ein bisschen optimieren können, indem Sie ein Fenster zu implementieren Größe, die eine Macht von zwei für Bit-Verschiebung statt der Teilung zu ermöglichen, aber nicht brauchen einen Puffer wäre schön. Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes Durchschnittsergebnis nur als Funktion des alten Ergebnisses und des neuen Beispiels auszudrücken, definieren Sie einen beispielhaften gleitenden Durchschnitt in einem Fenster von 4 Proben: Add new sample e: Ein gleitender Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden , Aber für eine exakte Berechnung des gleitenden Durchschnitts müssen Sie sich an die älteste Eingangsabfrage in der Summe (dh die in Ihrem Beispiel) erinnern. Für einen N-gleitenden Durchschnitt berechnen Sie: wobei yn das Ausgangssignal und xn das Eingangssignal ist. Gl. (1) können rekursiv geschrieben werden, also müssen Sie sich stets an die Stichprobe xn-N erinnern, um (2) zu berechnen. Wie von Conrad Turner angemerkt, können Sie stattdessen ein (unendlich langes) exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus dem vergangenen Ausgang und dem aktuellen Eingang berechnen können. Dies ist jedoch kein normaler (ungewichteter) gleitender Durchschnitt, sondern ein exponentieller Wert Gewogenen gleitenden Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein geringeres Gewicht erhalten, aber (zumindest in der Theorie) man nie etwas vergessen (die Gewichte nur kleiner und kleiner für Proben weit in der Vergangenheit). Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne einzelnen Element-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm, das ich geschrieben habe. Ich beginne mit 1 Probe und dividiere durch 1, um die aktuelle Durchschn. Ich füge dann anothe Probe und dividiere durch 2 zu den aktuellen Durchschn. Das geht so lange weiter, bis ich auf die Länge des Durchschnitts komme. Jedes Mal danach, füge ich in der neuen Probe, erhalten Sie den Durchschnitt und entfernen Sie diesen Durchschnitt aus der Gesamtmenge. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien ein guter Weg, es zu tun. Ich dachte, es würde den Magen eines echten Mathematik-Kerl, aber es stellt sich heraus, es ist eine der akzeptierten Möglichkeiten, es zu tun. Und es funktioniert gut. Denken Sie daran, dass je höher Ihre Länge, desto langsamer folgt es, was Sie folgen wollen. Das mag nicht die meiste Zeit, aber wenn folgende Satelliten, wenn Sie langsam sind, könnte die Spur weit von der tatsächlichen Position und es wird schlecht aussehen. Sie könnten eine Lücke zwischen dem Sat und den nachfolgenden Punkten haben. Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um eine ausreichende Glättung und nicht zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit den geglätteten Spur Punkte erhalten. Antwort # 2 am: November 16, 2010, um 23:03 Uhr Initialisierung insgesamt 0, count0 (jedes Mal, wenn ein neuer Wert dann ein Eingang (scanf), ein add totalnewValue, ein Inkrement (count), ein dividieren Durchschnitt (totalcount) Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über Alle Eingänge Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, benötigen Sie 4 Inputvariablen, vielleicht kopieren Sie jeden Eingang zu einem älteren inputvariable und berechnen dann den neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 Inputvariablen, geteilt durch 4 (Rechtsverschiebung 2 wäre Gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung zu beantworten Februar 3 15 bei 4:06 Das wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und nicht den gleitenden Durchschnitt. Wie Zähler wird größer wird der Einfluss eines neuen Eingangsbeispiel verschwindend kleiner ndash Hilmar Feb 3 15 um 13:53 Uhr Deine Antwort 2017 Stack Exchange, Inc