Moving average implementation c

Se o desempenho deste código é crítico, então pode fazer sentido evitar alocações de heap para Candle s. Eu acho que a maneira mais razoável de fazer isso seria fazer Candle em uma estrutura. Embora os tipos de valor mutable sejam maus. Então eu também refatorei Candle para ser imutável. Isso também significa que a implementação do newestCandle teria que mudar, provavelmente em um par de campos duplos (ou, alternativamente, uma classe mutável e reinicializável separada). Não vejo nenhum outro problema potencial de desempenho em seu código. Mas quando se trata de desempenho, você sempre deve confiar no perfil, não na intuição (ou em alguém). Além disso, não gosto de alguns nomes de seus métodos. Especificamente: ValueUpdated. Os nomes dos métodos normalmente devem estar na forma de fazer algo, não aconteceu algo. Então eu acho que um nome melhor seria UpdateValue. Adicionar. Modificar. Estas são as duas operações fundamentais do seu MovingAverage e eu acho que esses nomes não expressam bem o significado. Eu os chamaria de algo como MoveAndSetCurrent e SetCurrent. respectivamente. Embora tal nomeação indique que as operações fundamentais deveriam ser Mover e Definir a Atualização. Em estatísticas, uma média móvel simples é um algoritmo que calcula a média não ponderada das últimas n amostras. O parâmetro n geralmente é chamado de tamanho da janela, porque o algoritmo pode ser pensado como uma janela que desliza sobre os pontos de dados. Ao usar uma formulação recursiva do algoritmo, o número de operações necessárias por amostra é reduzido a uma adição, uma subtração e uma divisão. Uma vez que a formulação é independente do tamanho da janela n. A complexidade de tempo de execução é O (1). Isto é, constante. A fórmula recursiva da média móvel não ponderada é, onde média é a média móvel e x representa um ponto de dados. Assim, sempre que a janela desliza para a direita, um ponto de dados, a cauda, ​​deixa cair e um ponto de dados, a cabeça, se move. Implementação Uma implementação da média móvel simples deve levar em consideração a inicialização Algoritmo desde que A janela não está totalmente preenchida com valores, a fórmula recursiva falha. Armazenamento O acesso ao elemento da cauda é necessário, o que, dependendo da implementação, requer um armazenamento de n elementos. Minha implementação usa a fórmula apresentada quando a janela está totalmente preenchida com valores e, de outro modo, muda para a fórmula, que atualiza a média ao recalcular a soma dos elementos anteriores. Observe que isso pode levar a instabilidades numéricas devido à aritmética de ponto flutuante. No que diz respeito ao consumo de memória, a implementação usa iteradores para acompanhar elementos da cabeça e da cauda. Isso leva a uma implementação com constantes requisitos de memória independentes do tamanho da janela. Aqui está o procedimento de atualização que desliza a janela para a direita. Em. NET, a maioria das coleções invalida seus enumeradores quando a coleção subjacente é modificada. A implementação, no entanto, depende de enumeradores válidos. Especialmente em aplicações baseadas em streaming, a coleção subjacente precisa ser modificada quando um novo elemento chegar. Uma maneira de lidar com isso é criar uma coleção de tamanho fixo circular simples de tamanho n1 que nunca invalida seus iteradores e, alternativamente, adicione um elemento e chame Shift. Gostaria de descobrir como implementar isso, pois a função Test é muito confusa para mim. Preciso converter dados em Array, então execute SMA SMA SMA novo (20, matriz) para um SMA de 20 períodos Como faço para lidar Função shift () É necessário implementar construtores. (Desculpe pela confusão). Não, você não precisa converter seus dados em uma matriz, desde que seus dados implemente IEnumerable1 e o tipo enumerado seja duplo. No que diz respeito à sua mensagem privada, você precisa converter o DataRow em algo que é enumerável de valores duplos. Sua abordagem funciona. Shift, desliza a janela para uma posição para a esquerda. Para um conjunto de dados de dizer 40 valores e um SMA de 20 períodos, você tem 21 posições em que a janela se encaixa (40 8211 20 1). Cada vez que você chama Shift (), a janela é movida para a esquerda por uma posição e Average () retorna o SMA para a posição atual da janela. Ou seja, a média não ponderada de todos os valores dentro da janela. Além disso, minha implementação permite calcular o SMA mesmo se a janela não estiver totalmente preenchida no início. Então, na essência, espero que isso ajude. Qualquer outra questão AVISO DE COPYRIGHT Christoph Heindl e cheind. wordpress, 2009-2017. O uso não autorizado e a duplicação deste material sem permissão expressa e escrita deste autor de blogs e do proprietário são estritamente proibidos. Excertos e links podem ser usados, desde que seja dado crédito completo e claro a Christoph Heindl e a cheind. wordpress com orientação apropriada e específica para o conteúdo original. Posts recentes É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras. Achei que posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que é um poder de dois para permitir o deslocamento de bits em vez de dividir, mas não Precisar de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado de média móvel apenas como função do resultado antigo e da nova amostra. Definir um exemplo de média móvel, em uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada de forma recursiva , Mas para uma computação exata da média móvel você deve lembrar a amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito de forma recursiva, então você sempre precisa se lembrar da amostra xn-N para calcular (2). Conforme demonstrado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa) em vez disso, o que permite calcular a saída apenas da saída passada e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas exponencialmente Média móvel ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquece nada (os pesos ficam cada vez menores e menores para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e divide por 1 para obter o valor médio atual. Em seguida, adicione uma amostra e divida em 2 para a média atual. Isso continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez, adiciono na nova amostra, obtenho a média e retire essa média do total. Eu não sou matemático, mas isso pareceu uma boa maneira de fazê-lo. Eu pensei que isso tornaria o estômago de um verdadeiro matemático, mas, parece que é uma das maneiras aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que, quanto mais alto for seu comprimento, mais lento seguirá o que você deseja seguir. Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas ao seguir os satélites, se você estiver lento, a trilha pode estar longe da posição real e parecerá ruim. Você poderia ter uma lacuna entre o Sáb e os pontos de fuga. Eu escolhi um período de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter um alisamento adequado e não chegar muito longe da posição real de SAT com os pontos de trilhos alisados. Respondido 16 de novembro 16 às 23:03 inicializar total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor Então uma entrada (scanf), uma adicionar totalnewValue, um incremento (contagem), uma média de divisão (total total) Esta seria uma média móvel em relação a Todas as entradas Para calcular a média sobre apenas as últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel. Como soma das 4 variáveis ​​de entrada, divididas por 4 (o turno direito 2 seria Bom, se todas as entradas fossem positivas para que o cálculo médio fosse respondido 3 de fevereiro 15 às 4:06 Isso realmente calculará a média total e NÃO a média móvel. À medida que a contagem aumenta, o impacto de qualquer nova amostra de entrada se torna ndash extremamente lento Hilmar Feb 3 15 às 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc