Liukuva Keskiarvo Suodatin Java Koodi

Minulla on oleellisesti joukko arvoja, kuten tämä. Yllä oleva taulukko on yksinkertaistettu, minä kerää 1 arvoa millisekunnin ajan oikeassa koodissani ja minun täytyy käsitellä lähdön algoritmissa, jonka kirjoitin löytää lähimpään huippuun ennen ajanhetkeä. logiikka epäonnistuu, koska yllä olevassa esimerkissämme 0 36 on todellinen huippu, mutta algoritmini katsottaisiin taaksepäin ja näkee viimeisen numeron 0 25 huippuna, sillä se laskee 0 24: een ennen sitä. Tavoitteena on ottaa nämä arvot ja soveltaa niitä algoritmia, joka tasoittaa heidät hieman niin, että minulla on enemmän lineaarisia arvoja eli haluan tulokseni olla curvy, ei jaggedy. Itäni on kerrottu soveltaa eksponentiaalinen liukuva keskiarvo suodatin arvojani Miten voin tee se Se on todella vaikeaa minun lukea matemaattisia yhtälöitä, olen käsitellä paljon paremmin koodilla. Miten käsitellä arvot minun array, soveltamalla eksponentiaalinen liukuva keskiarvo laskenta jopa niitä out. asked helmikuu 8 12 klo 20 27.Laskata eksponentiaalinen liukuva keskiarvo sinun täytyy pitää jonkin valtion ympäri ja tarvitset viritysparametrin Tämä vaatii hieman luokkaa, olettaen, että käytät uudestaan ​​Java 5: ta tai uudempaa. Vahvista haluttu hajoamisparametri, joten virityksen tulisi olla välillä 0 ja 1 ja sitten käyttää keskimäärin suodatinta. Kun luet sivua joissakin matemaattisissa toistuvuus, kaikki, mitä todella tarvitsee tietää, kun kääntäkää se koodiksi, on, että matemaatikot haluavat kirjoittaa indeksejä taulukkoihin ja sekvensseihin, joilla on indeksejä. He antavat myös muutamia muita merkintöjä, mikä ei t help. EMA on kuitenkin melko yksinkertainen, koska tarvitset vain muistaa yksi vanha arvo ei ole monimutkaisia ​​tilarivityyppejä. vastattu 8 helmikuu 12 klo 20 42. TKKocheran melko paljon ei ole mukavaa, kun asiat voivat olla yksinkertaisia ​​Jos aloitat uuden sekvenssin, saat uuden keskiarvon Huomaa, että ensimmäiset ehdot keskimääräinen sekvenssi hypyttää hieman rajojen vaikutuksesta, mutta saat ne, joilla on muita liikkuvia keskiarvoja. Hyvänä etuna on kuitenkin se, että voit liittää liikkuvan keskimääräisen logiikan keskiarvoon ja kokeiluun häiritsemättä t hän loput ohjelmasi liian paljon Donal Fellows 9. helmikuuta 12 klo 0 06. Minulla on vaikea ymmärtää kysymyksiesi, mutta yritän vastata joka tapauksessa.1 Jos algoritmi löysi 0 25 sijaan 0 36, niin se on väärä Se on väärin, koska se olettaa monotonisen kasvun tai laskutavan, joka aina nousee tai laskee aina, ellei keskitän KAIKKI TIEDOSI, TIETOJÄRJESTELMIÄ --- kuten esität ne - ovat epälineaarisia Jos haluat todella löytää maksimiarvon arvo välillä kaksi pistettä ajassa, sitten viipaloi taulukko tmin ja tmax ja löytää enintään että subarray.2 Nyt käsite liikkuvien keskiarvojen on hyvin yksinkertainen kuvitella, että minulla on seuraava luettelo 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Voin tasoittaa sen ottamalla keskimäärin kaksi numeroa 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Huomaa, että ensimmäinen numero on keskimäärin 1 5 ja 1 4 sekunnin ja ensimmäiset numerot toista uutta luetteloa on keskimäärin 1 4 ja 1 5 kolmas ja toinen vanha luetellaan kolmas uusi luettelo keskimäärin 1 5 ja 1 4 neljäs ja kolmas ja niin voisin on tehnyt sen ajan kolmesta tai neljästä, tai n Huomaa, miten tiedot ovat paljon pehmeämpi Hyvä tapa nähdä liikkuvia keskiarvoja työssä on mennä Google Finance, valitse varastossa kokeilla Tesla Motors melko vaihtuva TSLA ja klikkaa teknisiä alareunassa taulukko Valitse Keskimäärän siirto tietyn ajanjakson ja Exponential liukuva keskiarvo vertailemalla niiden eroja. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on vain yksi tämän kehittely, mutta painaa vanhempia tietoja pienempiä kuin uudet tiedot. Tämä on keino puolustaa tasoitusta taaksepäin Ole hyvä ja lue Wikipedia-merkintä. Joten tämä on enemmän kommentti kuin vastaus, mutta pikku kommentti ruutuun oli vain pieni Hyvää onnea. Jos sinulla on vaikeuksia matematiikan kanssa, voit mennä yksinkertaisella liukuva keskiarvo eksponentiaalisen sijasta. saat tuotoksesi viimeiset x termit jaettuna x testatulla pseudokoodilla. Huomaa, että sinun on käsiteltävä tietojen alku - ja loppuosaa, koska selvästi et voi keskiarvoa viimeisten viiden ehdon ollessasi 2. datapisteessäsi. Myös , ovat tehokkaampia laskentamenetelmiä tämän liukuvan keskiarvon summasta - vanhin uusin, mutta tämä on saada käsitys siitä, mitä s tapahtuu läpi. vastuullinen helmikuu 8 12 klo 20 41.lukemat Yksinkertainen liukuva keskiarvo. vertailu Yksinkertainen liukuva keskiarvo Sinut kannustetaan ratkaise tämä tehtävä tehtävänkuvauksen mukaan käyttäen mitä tahansa kieltä, jolla saatat tietää tietyn sarjan yksinkertaisen liukuvan keskiarvon. Luo tilakelpoinen funktion luokan esimerkki, joka vie ajan ja palauttaa rutiinin, joka ottaa numeron argumentiksi ja palauttaa yksinkertaisen liikkuvat Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on menetelmä laskemalla keskimääräinen lukuvirta vain laskemalla viimeiset P-numerot streamista, jossa P tunnetaan ajanjaksoksi. Se voidaan toteuttaa kutsumalla alustus rutiini P: n kanssa sen argumenttina, IP, jonka pitäisi palauttaa rutiini, joka kutsutaan yksittäisten, peräkkäisten numeroiden virran jäsenten kanssa, laskee keskiarvon aina niiden viimeiseen P: hen, soittaa tämän SMA. Toimintotehtävissä oleva sana tarkoittaa SMA: n tarvetta muistaa tietyt tiedot kutsujen välillä. Kauden, P. An, tilasi vähintään viimeiset P-numerot jokaisesta yksittäisestä puhelustaan. peräkkäisten puhelujen I, alustuksen, pitäisi palauttaa erilliset rutiinit, jotka eivät jakaa tallennettua tilaa, jotta niitä voitaisiin käyttää kahdessa itsenäisessä datavirrassa. Pseudokoodi SMA: n toteuttamiseksi on. Tämä versio käyttää pysyvää jonoa, jolla pidetään eniten Viimeisimmät p-arvot Jokainen toiminto, joka palauttaa init-moving-keskiarvosta, on sen tilan atomin, jolla on jonon arvo. Tämä toteutus käyttää pyöreää luetteloa, joka tallentaa numerot ikkunaan kunkin iteroinnin osoittimen alussa viittaa luetteloon, joka pitää arvo siirtyy ulos ikkunasta ja korvataan juuri lisättynä arvolla. Käyttämällä sulkumenetelmää. Nykyään tämä sma voi olla jalc, koska se jakaa sulkemisen kasaan. eap allocation. Käyttäessä Struct-muokkausta. Tämä versio estää sulkemisen kasaosuuden säilyttämisen säilyttäen tiedot päätoiminnon pino-kehyksessä Samaan lähtöön. Jotta vältettäisiin kelluvan pisteen likimääräisyyden pitäminen pylvään ja kasvavan, koodi voisi suorittaa jaksottaisen summan koko pyöreän jonojoukon kanssa. Tämä toteutus tuottaa kaksi funktion objektia, jotka jakavat tilan. E on idiomaattinen E: ssa erottamaan tulosta kirjoituksesta, joka on luettavissa kirjoituksesta sen sijaan, että se yhdistettäisiin yhteen objektiksi. Rakenne on sama kuin standardin poikkeaman E toteutus. alla oleva elixir-ohjelma luo nimettömän funktion upotetulla ajanjaksolla p, jota käytetään yksinkertaisen liukuvan keskiarvon ajanjaksona. Runfunktio lukee numeerisen syötteen ja siirtää sen äskettäin luotuun nimettömään funktioon ja sitten tarkastelee tuloksen STDOUT: lle. on esitetty alla, jossa keskiarvo, jota seuraa ryhmitelty tulo, joka muodostaa kunkin liikkuvaa keskiarvoa. Erlangilla on sulkimet, mutta muuttumattomat muuttujat. s käyttää prosesseja ja yksinkertaista viestiä läpäisevää API: a. Matrix-kielillä on rutiineja laskea liukuva avarages tietylle kohteelle. Se on vähemmän tehokas kuin silmukka, kuten seuraavissa komennoissa. Se kehottaa jatkuvasti panosta I, joka lisätään listan L1 L1 loppu löytyy painamalla 2ND 1 ja keskiarvo löytyy luettelosta OPS. Paina lopuksi ON, kun haluat lopettaa ohjelman. Toiminto, joka palauttaa luettelon, joka sisältää syötetyn argumentin keskiarvotiedot. Ohjelma, joka palauttaa yksinkertaisen arvo jokaisella kutsulla. list on keskimäärin lista p on ajanjakso 5 palauttaa keskimääräisen luettelon. Esimerkki 2 Ohjelman käyttäminen movinav2 i, 5 - Siirrä keskimääräinen laskenta ja määritä 5 movinav2: n jakso 3, xx - uudet tiedot listaarvo 3, ja tulos tallennetaan muuttujaan x ja näytetään movinav2 4, xx - uusi datan arvo 4 ja uusi tulos tallennetaan muuttujaan x ja näytetään 4 3 2.Funktion funktio movinavg muuttuja r - on tulos keskimääräinen lis t, joka palautetaan muuttuja i - on indeksimuuttuja, ja se viittaa alaluettelon loppuun listalla, jonka keskiarvo muuttuu z - apurimuuttuja. Funktio käyttää muuttujan i määritellä, mitkä luettelon arvot otetaan huomioon seuraavassa keskimääräisessä laskelmassa Jokaisessa iteraatiossa muuttuja i osoittaa viimeisen luettelon arvon, jota käytetään keskimääräisessä laskelmassa. Joten tarvitsemme vain selville, mikä on luettelon ensimmäinen arvo Tavallisesti meidän on harkittava p elementtejä, joten ensimmäinen elementti on indeksoitu ip 1: llä Ensimmäisen iteroinnin tapauksessa laskelma yleensä on negatiivinen, joten seuraava yhtälö välttää negatiiviset indeksit max ip 1,1 tai järjestämällä yhtälö, max ip, 0 1 Ensimmäisten iterointien elementtien määrä on myös pienempi, oikea arvo on loppumerkki - alkukirjaus 1 tai, järjestetään yhtälö, i - max ip, 0 1 1 ja sitten i-max ip, 0 muuttuja z on yhteinen arvo max ip, 0, joten beginindex tulee on z 1 ja elementtien numero on iz. mid list, z 1, iz palauttaa arvonlisenssin, joka on keskiarvo summa summaa summa u u keskittää ne ja tallentaa tuloksen sopivaan paikkaan tulosluettelossa. fp1 luo osittaisen sovelluksen, joka vahvistaa tässä tapauksessa toisen ja kolmannen parametrin. Simple Moving Average Implementation in Java. On useaan otteeseen olen halunnut laskea yksinkertaisia ​​metrejä Java-sovelluksissani, esimerkiksi osumien määrä tunnissa tai virheitä koko ajanjakson aikana Yksinkertaisten metrijärjestelmien laskeminen ei ole kovin vaikeaa, se on vain ylimääräistä työtä ja olen aika mieluummin käyttänyt ongelma-aluetta Minua hämmästytti, etten löytänyt laajasti hyväksyttyjä Java-metrijärjestelmän ratkaisuja, löysin Metricsin, mutta se tuntui hieman liian monimutkainen ja ei hyvin dokumentoitu - halusin vain laskea liukuvan keskiarvon Ajattelin ongelmaa jonkin verran ja päätin, että se ei ole vaikea ongelma Tässä on ratkaisu. Tämä toimii luomalla joukko ikkunan päivitystaajuuden koko, sitten lanka asettaa laskennan taulukon taulukon seuraavaan indeksiin päivitystaajuudella. Intervallin laskenta on yksinkertaisesti array i-array i 1, joka on viimeisin lukema miinus vanhimmasta luvusta 10 minuutin ajan aika, vanhin numero i 1 on täsmälleen 10 minuuttia vanha. Jos haluat lisätä liikkuvan keskiarvon koodimme ensimmäiseksi, tarvitsemme laskurin AtomicLongin avulla. Tätä laskuria on lisättävä niiden tapahtumien perusteella, jotka olet kiinnostunut laskemasta esimerkiksi POST-pyyntöjä REST-palvelu. Meidän on tarjottava käyttöönotto pääsyllä laskuriin, ja se toteutetaan GetCount-käyttöliittymän kautta. Tässä luodaan liukuva keskiarvo, jossa on 5 minuutin ikkuna, joka päivittyy joka sekunnin ajan. Ja nykyisen keskiarvon saamiseksi me vain kutsumme getA Menetelmä. Tärkeimpiä toteutus yksityiskohtia on, miten taulukon koko määritetään jakamalla ikkuna päivitystaajuudella. Suuri ikkuna, jolla on usein päivitystaajuus, voi käyttää huomattavaa muistimäärää. Tässä esimerkissä e array koko on kohtuullinen 300 Jos kuitenkin luodaan 24 tunnin liukuva keskiarvo 1 sekunnin välein, koko olisi 86400 A kohtuullinen päivitystaajuus 24 tunnin jakso voi olla joka 5. minuutti matriisi koko 288. Toinen harkinta valita ikkuna ja päivitystaajuus ovat ikkunan on oltava jaettavissa taajuudella Esimerkiksi 2 minuutin ikkuna, jossa 6 sekunnin päivitystaajuus on kunnossa, mutta 7 sekunnin päivitystaajuus ei ole, koska se ei ole jaollinen 120: llä IllegalArgumentException heitetään, jos ikkunamoduulin päivitystaajuus ei ole nolla. Tämä toteutus vaatii yhden kierroksen liukuvaa keskiarvoa kohden, joka ei ole kovin tehokas. Parempi ratkaisu olisi jakaa säie keskenään useilla keskiarvoilla. Päivitin päivitin koodin jakamaan säiettä täällä. s alkutilaan liittyvä ongelma, jota emme vielä tiedä koko ikkunalle. Esimerkiksi jos sinulla on 5 minuutin ikkuna ja vain 15 sekuntia dataa Tämä toteutus palaa nollaan, kunnes meillä on 5 minuutin tiedot Toinen lähestymistapa on arvioida keskimääräinen Oletetaan, että meillä on 10: n määrä 30 sekunnissa, joten voimme arvioida keskimäärin 40: llä 2 minuutissa. On kuitenkin olemassa huomattava virhe, kun epätäydellisiä tietoja ekstrapoloidaan. Esimerkiksi jos meillä oli puhkeaminen 20 osumia 2 sekunnissa, meidän on arvioitava 1200 x 2 minuuttia, mikä todennäköisesti on kaukana.