Średnia ruchoma qt

Wiem, że jest to osiągalne z boost jak per. But naprawdę chciałbym uniknąć przyśpieszenia mam googled i nie znalazłem żadnych odpowiednich lub czytelnych przykładów. Zasłalnie chcę śledzić ruchomą średnią ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 liczb jako próbki danych. Jest to najprostszy sposób to osiągnąć. Jestem eksperymentował z wykorzystaniem okrągłej tablicy, wykładniczej średniej ruchomej i bardziej prostej średniej ruchomej i stwierdził, że wyniki z okrągłej tablicy odpowiadały moim potrzebom najlepiej. zaked 12 czerwca 12 w 4 38. Jeśli Twoje potrzeby są proste, możesz spróbować użyć wykładniczej średniej ruchomej. Wystarczy, że zmienisz akumulator, a kod wygląda na każdą próbkę, kod aktualizuje akumulator z nowa wartość Wybierasz stałą wartość alfa, która wynosi od 0 do 1 i oblicz ją. Wystarczy, że znajdzie się wartość alfa, gdzie efekt danej próbki trwa tylko około 1000 próbek. Hmm, nie jestem pewien, czy to jest nadaje się dla ciebie, teraz t kapelusz I've put it here Problem polega na tym, że 1000 jest dość długie okno dla wykładniczej średniej ruchomej Nie jestem pewien, że istnieje alfa, który rozprzestrzeniałby średnią w ciągu ostatnich 1000 numerów, bez underflow w obliczeń zmiennoprzecinkowych Ale jeśli chciał mniejsze średnie, jak 30 numerów lub tak, jest to bardzo łatwy i szybki sposób to zrobić. jak 12 czerwca 12 w 4 44. 1 na swoim punkcie Mnożona średnia ruchoma może pozwolić alpha na zmienną Więc pozwala to do obliczania średniej podstawy czasu, np. bajtów na sekundę Jeśli czas od ostatniej aktualizacji akumulatora przekracza 1 sekundę, oznacza to, że alfa wynosi 1 0. W przeciwnym razie możesz zezwolić usłudze alpha jako ostatnią aktualizacją 1000000 jxh cze 12 12 w 6 21.Taktycznie chcę śledzić średnią ruchową ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 numerów jako próbki danych. Zauważ, że poniżej uaktualnia całkowite jako elementy dodawane zastępując, unikając kosztownego przechodzenia ON w celu obliczenia suma - potrzebna na th e średnia - na żądanie. Wszystko jest wykonane z innego parametru od T do wsparcia, np. przy długiej długości przy 1000 długich s, int dla char s lub podwójnej do całkowitej float s. Jest to trochę błędne, że numsamples może przejdź przez INTMAX - jeśli zależy Ci na długie długie unsigned lub użyć dodatkowych danych bool członka do nagrywania, gdy pojemnik jest po raz pierwszy wypełnione, podczas cyklicznych numsamples wokół tablicy najlepiej, a następnie zmienić nazwę na coś nieszkodliwego jak pos. answered Jun 12 12 at 5 19.net przyjmuje założenie, że próbka operatora pustego T jest faktycznie nieważnym operatorem T próbka oPless 08 czerwca 14 w 11 52. oPhim ahhh dobrze spotted faktycznie miałem na to być nieważne operatora T próbki, ale oczywiście można użyć dowolnej notatce lubisz Naprawić, dzięki Tony D Jun 8 14 w 14 27.Im próbuje zwrócić QVector z funkcji, która ma obliczyć średnią ruchoma Moje pytanie brzmi, jak sprawić, że funkcja bardziej efektywne Matematyka jest w porządku, Im bardziej zastanawiając się, czy coś nie tak w zwracaniu QVector Oto t on Kod I mieć tak daleko. Ja używam konstruktora domyślnego, aby utrzymać QVector od ustawienia wartości domyślnej próbowałem tego samego z zmiany rozmiaru, który jest znacznie wolniejszy Czy masz jakieś sugestie, jak to można zoptymalizować. Ponieważ twierdzisz, że powrót trwa najdłużej, problem może nie być w samej funkcji, ale w miejscu, w którym zwracana wartość jest używana. Jednak tutaj s, gdzie Twój kod marnuje czas. W przydzieleniu QVector za każdym razem, gdy zostanie wywołana średnia Przypuszczalnie jest to nazywane wielokrotnie, więc nie ma potrzeby, aby przydzielić nowy wektor każdego time. In operator QVector Ma nieco więcej napowietrznych niż zwykły dostęp do tablicy, ponieważ nie jest to pesky isDetached wywołanie wykonywane na każde wezwanie do operator. In QVector dołączyć Nie tylko to zadzwoni isDetached, ale również sprawdza i modyfikuje długość, jak również. Zwróć uwagę, że nie ma absolutnie nic złego przy powrocie twojej wartości Jest to trywialna operacja i trwa tuż obok czasu Nie robisz tego dobrze, jeśli chodzi o powrót - i powrót Tylko Ty nie jak nas używać zwracanej wartości, więc nie mogę powiedzieć, czy możesz zrobić coś źle tam. Aby zapobiec powtarzaniu alokacji i operator napowietrznych, można użyć klasy, która utrzymuje wektor gotowy do ponownego użycia, a używać wskaźnika - to-vector s-data zamiast używać wektora bezpośrednio. Aby pójść szybciej prawdopodobnie musiałoby korzystać z SIMD intrinsics. Abaesja analizy ruchome przeciętne procesy z parametrami zmieniającymi czas. Na nowa metoda Bayesa jest proponowana do szacowania i prognozowanie przy użyciu Gaussowskich średnich przeciętnych przebiegów MA z parametrami zmieniającymi się w czasie Koncentracja jest umieszczana na modelach MA wzorcowych, ale ogólny wynik jest podany dla procesu MA dowolnego znanego zamówienia Model wieloznaczny dla ewolucji kwadratów parametrów jest wprowadzony po sprzężeniu Bayesowskim poprzez beta i skróconą dystrybucję gamma i współczynnik dyskontacji Proponowane są dwa nowe rozkłady zapewniające wcześniejsze i tylne rozkłady parametrów modelu oraz jednorazowa dystrybucja prognozy Kilka dobrze znanych wyników dystrybucji poszerzono poprzez zastąpienie dystrybucji gamma rozkładem gamma skróconego Proponowaną metodologię ilustrują dwa przykłady składające się z danych symulowanych oraz cen spotlight aluminium London Metal Exchange Modele. Bayesian. Forecasting. Time series. Moving average. Time-varying parameters. Locally stacjonarnych procesów. Londyn wymiany metalu. Robotny autor Tel 44 114 2223741 fax 44 114 2223759.Copyright 2007 Elsevier BV Wszystkie prawa zastrzeżone. Cookie są wykorzystywane przez tę witrynę Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź stronę plików cookie. Prawa autorskie 2017 Elsevier BV lub jej licencjodawcy lub współpracownicy ScienceDirect jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Elsevier B V.