Promedio Móvil En C

Estoy tratando de calcular el promedio móvil de una señal. El valor de la señal (un doble) se actualiza al azar. Estoy buscando una manera eficiente de calcular su tiempo promedio ponderado en una ventana de tiempo, en tiempo real. Podría hacerlo yo mismo, pero es más difícil de lo que pensaba. La mayoría de los recursos que he encontrado en Internet están calculando el promedio móvil de la señal periódica, pero la mina se actualiza al azar. ¿Alguien sabe buenos recursos para que El truco es el siguiente: Usted recibe actualizaciones en tiempos aleatorios mediante la actualización de void (tiempo int, valor de float). Sin embargo, también es necesario realizar un seguimiento cuando una actualización se cae de la ventana de tiempo, por lo que se establece una alarma que se llama en el momento N que elimina la actualización anterior de ser considerado de nuevo en el cálculo. Si esto sucede en tiempo real, puede solicitar al sistema operativo que realice una llamada a un método void dropoffoldestupdate (int time) que se llamará en el momento N Si se trata de una simulación, no puede obtener ayuda del sistema operativo y necesita Hágalo manualmente. En una simulación llamaríamos métodos con el tiempo suministrado como un argumento (que no se correlaciona con el tiempo real). Sin embargo, una suposición razonable es que las llamadas están garantizadas de tal manera que los argumentos de tiempo están aumentando. En este caso, debe mantener una lista ordenada de valores de hora de alarma y, para cada llamada de actualización y lectura, compruebe si el argumento de tiempo es mayor que el de la lista de alarmas. Mientras que es mayor que usted hace el proceso relacionado con la alarma (caiga la actualización más vieja), quite la cabeza y compruebe otra vez hasta que se procesen todas las alarmas antes del tiempo dado. A continuación, haga la llamada de actualización. Hasta ahora he asumido que es obvio lo que haría para el cálculo real, pero voy a elaborar por si acaso. Supongo que tienes un método float read (tiempo int) que usas para leer los valores. El objetivo es hacer que esta llamada sea lo más eficiente posible. Por lo tanto, no calcula el promedio móvil cada vez que se llama al método de lectura. En su lugar precompute el valor a partir de la última actualización o la última alarma y ajuste este valor por un par de operaciones de punto flotante para explicar el paso del tiempo desde la última actualización. (Es decir, un número constante de operaciones excepto para tal vez procesar una lista de alarmas acumuladas). Esperemos que esto esté claro - este debería ser un algoritmo bastante simple y bastante eficiente. Otra optimización. Uno de los problemas restantes es si un gran número de actualizaciones se producen dentro de la ventana de tiempo, entonces hay un largo tiempo para que no hay ni lecturas ni actualizaciones, y luego una lectura o actualización viene adelante. En este caso, el algoritmo anterior será ineficaz en la actualización incremental del valor para cada una de las actualizaciones que está cayendo. Esto no es necesario porque sólo nos preocupamos por la última actualización más allá de la ventana de tiempo por lo que si hay una manera de dejar de manera eficiente todas las actualizaciones anteriores, que ayudaría. Para ello, podemos modificar el algoritmo para realizar una búsqueda binaria de actualizaciones para encontrar la actualización más reciente antes de la ventana de tiempo. Si hay relativamente pocas actualizaciones que deben eliminarse, puede actualizar incrementalmente el valor de cada actualización eliminada. Pero si hay muchas actualizaciones que necesitan ser eliminados, entonces uno puede volver a calcular el valor desde cero después de dejar las antiguas actualizaciones. Apéndice sobre Cálculo Incremental: Debo aclarar lo que quiero decir con el cálculo incremental anterior en la frase ajustar este valor por un par de operaciones en coma flotante para explicar el paso del tiempo desde la última actualización. Cálculo inicial no incremental: luego iterar sobre las actualizaciones relevantes en orden creciente de tiempo: movilidad (sum latupdate timesincelastupdate) / windowlength. Ahora si exactamente una actualización cae de la ventana pero no llega ninguna nueva actualización, ajuste la suma como: (note que es priorupdate que tiene su timestamp modificado para iniciar el inicio de la última ventana). Y si exactamente una actualización entra en la ventana, pero no hay nuevas actualizaciones se caen, ajustar la suma como: Como debe ser obvio, este es un bosquejo aproximado, pero esperemos que muestra cómo se puede mantener el promedio tal que es O (1) operaciones por actualización Sobre una base amortizada. Pero tenga en cuenta la optimización adicional en el párrafo anterior. También tenga en cuenta los problemas de estabilidad aludidos en una respuesta anterior, lo que significa que los errores de coma flotante pueden acumularse en un gran número de operaciones incrementales tales que existe una divergencia con respecto al resultado del cálculo completo que es significativo para la aplicación. Si una aproximación es correcta y hay un tiempo mínimo entre las muestras, puede intentar el super-muestreo. Tenga una matriz que represente intervalos de tiempo uniformemente espaciados que son más cortos que el mínimo, y en cada período de tiempo almacene la última muestra que fue recibida. Cuanto más corto sea el intervalo, más cercano será el promedio al valor verdadero. El período no debe ser mayor de la mitad del mínimo o existe la posibilidad de que falte una muestra. Respondió Dec 15 11 at 18:12 respondió Dec 15 11 at 22:38 Gracias por la respuesta. Una mejora que se necesita para realmente quotcachequot el valor de la media total por lo que don39t lazo todo el tiempo. Además, puede ser un punto menor, pero ¿no sería más eficiente usar un deque o una lista para almacenar el valor, ya que asumimos que la actualización vendrá en el orden correcto. La inserción sería más rápida que en el mapa. Ndash Arthur 16 de diciembre a las 8:55 Sí, podría almacenar en caché el valor de suma. Resta los valores de las muestras que borres, agrega los valores de las muestras que insertas. También, sí, un dequeltpairltSample, Dategtgt podría ser más eficiente. Elegí el mapa para la legibilidad, y la facilidad de invocar map :: upperbound. Como siempre, escriba el código correcto primero, luego el perfil y mida los cambios incrementales. Ndash Rob Dic 16 11 at 15:00 Nota: Aparentemente esta no es la manera de abordar esto. Dejándolo aquí para referencia sobre lo que está mal con este enfoque. Compruebe los comentarios. ACTUALIZADO - basado en el comentario de Olis. No estoy seguro de la inestabilidad de la que habla. Utilice un mapa ordenado de los tiempos de llegada en función de los valores. Al llegar un valor agregue la hora de llegada al mapa ordenado junto con su valor y actualice la media móvil. Advirtiendo esto es pseudo-código: Allí. No se desarrolla completamente, pero tienes la idea. Cosas a tener en cuenta. Como dije lo anterior es pseudo código. Youll necesidad de elegir un mapa adecuado. No quite los pares a medida que pasa a través de lo que va a invalidar el iterador y tendrá que empezar de nuevo. Véase Olis comentar abajo también. Respondió Dec 15 11 at 12:22 Esto no funciona: no tiene en cuenta qué proporción de la longitud de la ventana de cada valor existe para. Además, este enfoque de sumar y luego restar es sólo estable para tipos enteros, no para flotantes. Ndash Oliver Charlesworth dic 15 11 at 12:29 OliCharlesworth - lo siento perdí algunos puntos clave en la descripción (doble y tiempo de ponderación). Voy a actualizar. Gracias. Ndash Dennis dic 15 11 at 12:33 La ponderación de tiempo es otro problema. Pero eso no es de lo que estoy hablando. Me refería al hecho de que cuando un nuevo valor entra por primera vez en la ventana de tiempo, su contribución al promedio es mínima. Su contribución continúa aumentando hasta que ingresa un nuevo valor. Ndash Oliver Charlesworth dic 15 11 at 12:35 Sé que esto es alcanzable con el impulso como por: Pero realmente me gustaría evitar el uso de impulso. He googled y no he encontrado ningún ejemplo adecuado o legible. Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante utilizando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. ¿Cuál es la manera más fácil de lograr esto que experimenté con el uso de una matriz circular, media móvil exponencial y una media móvil más simple y encontró que los resultados de la matriz circular se adapta a mis necesidades mejor. Si sus necesidades son simples, puede intentar usar una media móvil exponencial. Puesto simplemente, usted hace una variable del acumulador, y como su código mira cada muestra, el código actualiza el acumulador con el nuevo valor. Usted escoge un alfa constante que está entre 0 y 1, y calcule esto: Usted apenas necesita encontrar un valor del alfa donde el efecto de una muestra dada dura solamente cerca de 1000 muestras. Hmm, no estoy realmente seguro de que esto es adecuado para usted, ahora que he puesto aquí. El problema es que 1000 es una ventana bastante larga para un promedio móvil exponencial No estoy seguro de que haya un alpha que se extendería el promedio en los últimos 1000 números, sin subflujo en el cálculo de punto flotante. Pero si usted quisiera un promedio más pequeño, como 30 números o tan, esto es una manera muy fácil y rápida de hacerla. Respondió 12 de junio 12 en 4:44 1 en su puesto. El promedio móvil exponencial puede permitir que el alfa sea variable. Así, esto permite que se utilice para calcular promedios de base de tiempo (por ejemplo, bytes por segundo). Si el tiempo transcurrido desde la última actualización del acumulador es de más de 1 segundo, deje que alfa sea 1.0. De lo contrario, puede permitir que alpha be (usecs desde la última actualización / 1000000). Ndash jxh 12 de junio a las 6:21 Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante usando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. Tenga en cuenta que el siguiente actualiza el total como elementos añadidos / reemplazados, evitando costosos recorridos O (N) para calcular la suma - necesaria para el promedio - a la demanda. Total se hace un parámetro diferente de T a soporte, p. Usando un largo largo cuando totalizan 1000 long s, un int para char s, o un doble a total float s. Esto es un poco defectuoso en que numsamples podría ir más allá de INTMAX - si te importa que podría utilizar un unsigned mucho tiempo. O utilice un miembro de datos de bool extra para grabar cuando el contenedor se rellena primero mientras cicla numsamples alrededor de la matriz (mejor entonces cambia el nombre de algo inocuo como pos). Respondió el 12 de Junio ​​12 a las 5:19 se supone que el operador quotvoid (T sample) quot es realmente operador quotvoid (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. bien descrito. En realidad quería que fuera para ser operador vacío () (T muestra), pero por supuesto, usted podría utilizar cualquier notación que te gustaba. Se arreglará, gracias. Ndash Tony D Jun 8 14 a las 14: 27Se puede implementar una media móvil en C sin la necesidad de una ventana de muestras Ive encontró que puedo optimizar un poco, al elegir un tamaño de ventana thats un poder de dos para permitir bit - cambiar en vez de dividir, pero no necesitar un amortiguador sería agradable. ¿Existe una manera de expresar un nuevo promedio móvil sólo como una función del resultado anterior y la nueva muestra Definir un ejemplo de media móvil, a través de una ventana de 4 muestras para ser: Agregar nueva muestra e: Un promedio móvil se puede implementar recursivamente , Pero para un cálculo exacto de la media móvil tiene que recordar la más antigua muestra de entrada en la suma (es decir, el a en su ejemplo). Para una longitud N de media móvil se calcula: donde yn es la señal de salida y xn es la señal de entrada. Eq. (1) se puede escribir recursivamente como Así que siempre necesita recordar la muestra xn-N para calcular (2). Como señaló Conrad Turner, puede usar una ventana exponencial (infinitamente larga) que le permite calcular la salida sólo de la salida anterior y la entrada actual: pero esto no es una media móvil estándar (no ponderada), sino una relación exponencial (Por lo menos en teoría) nunca se olvida nada (los pesos sólo se hacen más pequeños y más pequeños para las muestras en el pasado). Implementé un promedio móvil sin memoria de elementos individuales para un programa de seguimiento GPS que escribí. Empiezo con 1 muestra y divido por 1 para obtener la media actual. A continuación, añadir otra muestra y dividir por 2 a la actual media. Esto continúa hasta que consigo a la longitud del promedio. Cada vez después, agrego la nueva muestra, obtengo el promedio y elimino ese promedio del total. No soy un matemático, pero esto parecía una buena manera de hacerlo. Pensé que se convertiría en el estómago de un verdadero matemático, pero, resulta que es una de las maneras aceptadas de hacerlo. Y funciona bien. Sólo recuerde que cuanto más alto sea su longitud, más lento seguirá lo que desea seguir. Eso puede no importar la mayor parte del tiempo pero al seguir los satélites, si usted es lento, el rastro podría estar lejos de la posición real y parecerá malo. Usted podría tener una brecha entre el sat y los puntos finales. Elegí una longitud de 15 actualizado 6 veces por minuto para obtener suavizado adecuado y no llegar demasiado lejos de la posición real sentado con los puntos de pista suavizada. Respondió hace 13 horas inicializar total 0, count0 (cada vez que vea un nuevo valor Entonces una entrada (scanf), una agregar totalnewValue, un incremento (count), un promedio de división (total / count) Para calcular el promedio sobre sólo las 4 últimas entradas, requeriría 4 variables de entrada, tal vez copiando cada entrada a una variable de entrada más antigua, luego calculando la nueva media móvil como suma de las 4 variables de entrada, dividido por 4 (el desplazamiento a la derecha 2 sería bueno si Todos los insumos fueron positivos para hacer que el promedio de los cálculos responda 3 de febrero a las 4:06 que en realidad calculará el promedio total y NO el promedio móvil A medida que el conteo se hace más grande el impacto de cualquier nueva muestra de entrada se vuelve ndsh A las 13:53 Su respuesta 2016 Stack Exchange, Inc