كيو تي الحركة المتوسط

وأنا أعلم أن هذا يمكن تحقيقه مع دفعة كما per. But أنا حقا أود أن تجنب استخدام دفعة لدي غوغلد ولم يتم العثور على أي أمثلة مناسبة أو مقروءة. في الأساس أريد أن تتبع المتوسط ​​المتحرك لتيار مستمر من تيار من أرقام النقطة العائمة باستخدام أحدث 1000 رقم كعينة بيانات. ما هي أسهل طريقة لتحقيق هذا. اختبرت باستخدام صفيف دائري ومتوسط ​​متحرك أسي ومتوسط ​​متحرك أكثر بساطة ووجدت أن النتائج من المصفوفة الدائرية تناسب احتياجاتي أفضل. asked يونيو 12 12 في 4 38.If احتياجاتك بسيطة، قد حاولت مجرد استخدام المتوسط ​​المتحرك الأسي. ببساطة، يمكنك إجراء متغير تراكم، وكما التعليمات البرمجية الخاصة بك ينظر في كل عينة، رمز بتحديث تراكم مع قيمة جديدة يمكنك اختيار ألفا ثابت ما بين 0 و 1، وحساب هذا. كل ما تحتاجه هو العثور على قيمة ألفا حيث تأثير عينة معينة يستمر فقط لحوالي 1000 عينة. Hmm، أنا لست متأكدا فعلا هذا هو مناسبة لك، الآن ر قبعة أنا وضعت عليه هنا المشكلة هي أن 1000 هو نافذة طويلة جدا لمتوسط ​​متحرك أسي أنا لست متأكدا من وجود ألفا التي من شأنها أن تنتشر المتوسط ​​على آخر 1000 أرقام، دون تدفق في حساب النقطة العائمة ولكن إذا كنت أراد متوسطا أصغر، مثل 30 أرقام أو نحو ذلك، وهذا هو وسيلة سهلة جدا وسريعة للقيام بذلك. مسألة 12 يونيو 12 في 4 44. 1 على مشاركتك المتوسط ​​المتحرك الأسي يمكن أن تسمح ألفا أن تكون متغيرة لذلك هذا يسمح لها تستخدم لحساب متوسطات قاعدة الوقت على سبيل المثال بايت في الثانية إذا كان الوقت منذ آخر تحديث تراكم أكثر من 1 ثانية، يمكنك السماح ألفا يكون 1 0 خلاف ذلك، يمكنك السماح ألفا يكون أوسيكس منذ آخر تحديث 1000000 ج 12 يونيو 12 12 في 6 21 . باسيكالي أريد تتبع المتوسط ​​المتحرك لتيار مستمر لتيار من أرقام النقطة العائمة باستخدام أحدث 1000 رقم كعينة بيانات. لاحظ أن أدناه يقوم بتحديث المجموع كعناصر كما تمت إضافتها محلها، وتجنب تكلفة تشغيل الاجتياز لحساب المبلغ - اللازمة ل e - عند الطلب. وتكون المجموع معلما مختلفا عن T لدعم مثلا استخدام طول طويل عندما يبلغ مجموعه 1000 ثانية s أو إنت ل s s أو ضعف إلى إجمالي s. فلوت s. هذا معيب بعض الشيء في أن نامبلز يمكن تذهب الماضي إنتماكس - إذا كنت تهتم يمكنك استخدام طويلة غير موقعة أو استخدام عضو بيانات بول إضافية لتسجيل عندما يتم تعبئة الحاوية لأول مرة في حين ركوب الدراجات نامزيمبلز حول مجموعة أفضل ثم إعادة تسمية شيء حميدة مثل pos. leases يونيو 12 12 في 5 19.one يفترض أن عامل الفراغ عينة T هو في الواقع باطلة عامل T عينة أوبليس يونيو 8 14 في 11 52. أوبليس أهه رصدت بشكل جيد في الواقع يعني أنا أن يكون عامل باطل تي عينة ولكن بالطبع يمكنك استخدام أي نوتاتيون كنت أحب سوف إصلاح، شكرا توني D جون 8 14 في 14 27.Im في محاولة لإرجاع كفيكتور من وظيفة من المفترض أن حساب المتوسط ​​المتحرك سؤالي هو كيفية جعل وظيفة أكثر كفاءة الرياضيات على ما يرام، وأنا أتساءل أكثر إذا كنت تفعل شيئا خاطئا في العودة كفيكتور هنا هو ر هو رمز لدي حتى الآن. أستخدم منشئ الافتراضي للحفاظ على كفيكتور من وضع قيمة افتراضية حاولت نفس الشيء مع تغيير الحجم الذي هو أبطأ بكثير هل لديك أي اقتراحات كيف يمكن أن يكون هذا الأمثل. منذ كنت تدعي أن العودة يأخذ أطول، قد لا تكون المشكلة في الدالة نفسها، ولكن في الموقع حيث يتم استخدام القيمة التي تم إرجاعها. لاس، هنا s حيث نفاد التعليمات البرمجية time. In تخصيص كفيكتور في كل مرة يتم استدعاء المتوسط ​​ويفترض أنها تسمى مرارا وتكرارا، لذلك هناك لا حاجة لها أن يكون تخصيصه ناقلات جديدة في كل مرة. في كفيكتور المشغل لديه أكثر قليلا من النفقات العامة من الوصول صفيف عادي لأن هناك هذا الدعوة مزعجة إسديتاشد القيام به على كل مكالمة إلى operator. In كفيكتور إلحاق ليس فقط أنها لا استدعاء إسديتاشد ولكن أيضا فإنه يتحقق وتعديل طول كذلك. ملاحظة أن هناك لا شيء على الإطلاق خطأ في العودة من القيمة الخاصة بك انها عملية تافهة ويأخذ المقبل إلى أي وقت كنت إعادة القيام بذلك موافق عندما يتعلق الأمر بالعودة - والعودة فقط ولكنك دون تيسي كيف يمكننا استخدام القيمة التي تم إرجاعها، حتى أستطيع أن أقول لك إذا ربما كنت تفعل شيئا خاطئا هناك. لمنع التكرار المتكررة والنفقات العامة المشغل، هل يمكن استخدام فئة التي تحافظ على ناقلات جاهزة لإعادة استخدامها، واستخدام مؤشر - ل-ناقلات s - البيانات بدلا من استخدام ناقلات مباشرة. لجعله يذهب أي أسرع من المحتمل أن يتطلب استخدام سيمين إنترينزيكس. A تحليل بايزي للتحرك المتوسط ​​العمليات مع المعلمات متغيرة الوقت. ويتم اقتراح طريقة بايزية جديدة للتقدير و التنبؤ مع المتوسط ​​المتحرك غاوسي العمليات ما مع المعلمات متغيرة الوقت يتم وضع التركيز على نماذج ما من النظام واحد، ولكن يتم إعطاء نتيجة عامة لعملية ما من النظام المعروف التعسفي نموذج مضاعف لتطور مربعات المعلمات يتم إدخاله بعد الإقران بايزي من خلال بيتا و اقتطاع غاما اقتطاع و عامل خصم توزيعات جديدة مقترحة توفير التوزيعات السابقة و الخلفية لمعلمات النموذج والتوزيع المتوقع من خطوة واحدة للعملية يتم توسيع العديد من النتائج التوزيعية المعروفة عن طريق استبدال توزيع غاما مع توزيع غاما اقتطاع ويوضح المنهجية المقترحة مع اثنين من الأمثلة التي تتكون من البيانات محاكاة وأسعار الألمنيوم الفوري لتبادل المعادن لندن. Bayesian model. Forecasting. Time Series. Moving المتوسط. المتغيرات متفاوتة. العمليات الثابتة لوكال. لندن معدن الصرف. المراسلة المقابلة تيل 44 114 2223741 الفاكس 44 114 2223759.Copyright 2007 إلزيفير بف جميع الحقوق محفوظة. يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط من قبل هذا الموقع لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة صفحة الكوكيز. حقوق الطبع والنشر 2017 إلزيفير بف أو المرخصين أو المساهمين سسينسديركت هي علامة تجارية مسجلة لشركة إلزيفير B V.