샘플 윈도우가 필요없이 C로 이동 평균을 구현할 수 있습니까? 분할 대신 비트 이동을 허용하는 2의 거듭 제곱 인 창 크기를 선택하여 비트를 최적화 할 수 있음을 발견했습니다. 버퍼를 필요로하지 않는 것이 좋을 것입니다. 이전 결과와 새 샘플의 함수로만 새로운 이동 평균 결과를 표현하는 방법이 있습니까? 4 개의 샘플 창을 가로 지르는 예제 이동 평균을 정의하십시오. 새 샘플 eA를 추가하십시오 이동 평균은 재귀 적으로 구현 될 수 있지만, 이동 평균의 정확한 계산을 위해서는 합계에서 가장 오래된 입력 샘플 즉, 예제의 a를 기억해야합니다. 길이 N 이동 평균의 경우 계산할 때 yn은 출력 신호이고 xn 입력 신호 Eq 1은 재귀 적으로 쓰여질 수 있습니다. 그래서 당신은 항상 계산을 위해 샘플 x nN을 기억할 필요가 있습니다. Conrad Turner가 지적한 것처럼, 무한히 긴 지수 창을 대신 사용할 수 있습니다. 과거의 출력 만 put 및 현재 input. but하지만 이것은 표준 가중 이동 평균이 아니라 지수 가중 이동 평균입니다. 여기서 과거의 샘플은 더 작은 가중치를 가지지 만 적어도 이론적으로는 가중치가 점점 더 작아지는 것을 잊지 않습니다 과거의 샘플. 나는 쓴 GPS 추적 프로그램에 대한 개별 항목 메모리없이 이동 평균을 구현했습니다 .1 샘플로 시작하여 현재 평균을 얻으려면 1로 나눕니다. 그런 다음 anothe 샘플을 추가하고 2로 나눕니다. 평균 평균에 도달 할 때까지 계속됩니다. 이후에 매번 새로운 샘플을 추가하여 평균을 구하고 총 평균에서 평균을 제거합니다. 저는 수학자가 아니지만 이것은 좋은 방법 인 것 같았습니다. 그것을해라. 나는 그것이 진짜 수학 남자의 위를 돌릴 것 인 것이라고 상상했다. 그러나 그것은 그것을하는 것으로 받아 들여지는 방법 중의 1 개다. 그리고 그것은 잘 작동한다 단지 더 길게 당신이 따라 가고 싶어하는 것을 따라가는 것은 더 길다는 것을 기억해라. 그 중 대부분은 중요하지 않을 수 있습니다. 시간은 있지만 위성을 따라갈 때, 천천히 가면 흔적은 실제 위치에서 멀리 떨어져있을 수 있으며 나빠질 것입니다. 앉아있는 지점과 후행하는 지점 사이에 간격을 둘 수 있습니다. 분당 15 번 업데이트 된 길이를 선택했습니다. 적절한 스무딩을 얻고 스무딩 된 트레일 도트를 사용하여 실제 앉은 위치에서 너무 멀리 떨어지지 않도록하십시오. 11 월 16 일 23시에 03. 새 값을 볼 때마다 총 0, 카운트 0을 매번 초기화합니다. 그런 다음 하나의 입력 scanf, 하나는 총 newValue, 하나의 증가 카운트, 하나의 평균 총 카운트를 나눕니다. 이것은 모든 입력에 대해 이동 평균입니다. 마지막 4 개의 입력에 대해서만 평균을 계산하려면 4 개의 입력 변수가 필요합니다. 아마도 각 입력을 오래된 입력 변수에 복사 한 다음 새로운 이동 평균 4 개의 입력 변수의 합계를 4로 나눈 오른쪽 시프트 2는 모든 입력이 양의 값을 가졌을 때 좋을 것입니다. 2 월 3 일 15시 4 분 06 초. 이동 평균이 아닌 총 평균을 실제로 계산합니다. 계산해라. 새로운 입력 샘플의 영향이 더 커지면 더 작아집니다. Hilmar 2 월 3 일 15시 13 분 53. 귀하의 답변 2017 Stack Exchange, Inc. 이 방법은 당분간 향상시킬 수 있음을 알고 있습니다. 하지만 실제로 사용하는 것을 피하고 싶습니다. 검색하고 어떤 적합한 또는 읽을 예제를 찾을 수 없습니다. 기본적으로 데이터 샘플로 가장 최근의 1000 숫자를 사용하여 부동 소수점 스트림의 지속적인 스트림의 이동 평균을 추적하고 싶습니다. 이것을 달성하는 가장 쉬운 방법입니다. 순환 배열, 기하 급수 이동 평균 및보다 간단한 이동 평균을 사용하여 실험 한 결과 순환 배열의 결과가 내 요구에 가장 적합하다는 것을 알았습니다. Jun 12 12 at 4 38. 필요에 따라 간단하게 단순히 누적 변수를 만들고 코드가 각 샘플을 볼 때 코드는 누적기를 새 값으로 업데이트합니다. 0과 1 사이의 상수 알파를 선택하고 이것을 계산합니다. 의 값을 찾으려면 lpha 주어진 샘플의 효과가 약 1000 샘플에 대해서만 지속됩니다. 음, 이것이 내가 여기에 넣었으니, 이것이 실제로 당신에게 적합하다는 것을 실제로 확신하지 못합니다. 문제는 1000 지수 이동 평균 나는 부동 소수점 계산에서 언더 플로우없이 지난 1000 개의 숫자에 평균을 퍼뜨릴 알파가 있는지 확신하지 못합니다. 하지만 30 개의 숫자와 같은 더 작은 평균을 원한다면, 이것은 매우 쉽고 빠른 방법입니다 it. answ 4 월 1 일 4시 1 분 게시물 귀하의 게시물에 지수 이동 평균은 알파가 변수 수 있도록 허용합니다 그래서 이것은 초당 바이트 등 시간축 평균을 계산하는 데 사용할 수 있습니다 마지막 누적 기 업데이트 이후 시간이 더 1 초보다 길면 알파가 1 0이됩니다. 그렇지 않으면 마지막 업데이트 이후 알파가 사용되도록 할 수 있습니다 1000000 jxh 6 월 12 일 at 6 21. 기본적으로 부동 소수점 스트림의 진행중인 스트림의 이동 평균을 추적하려고합니다. 가장 최근의 1000 개의 숫자가 데이터 샘플입니다. e는 아래에 추가 된 요소가 합계를 계산하기 위해 비용이 많이 드는 ON traversal을 피하는 것으로서 요소를 업데이트한다는 것을 의미합니다. Total은 T와 다른 매개 변수로 지원됩니다. 예를 들어 길이가 1000이고 길이가 긴 경우 , char에 대한 int 또는 float s에 대한 double 값입니다. 이것은 numsamples가 INTMAX를 지나칠 수 있다는 점에서 약간의 결함이 있습니다. - 부호없는 long long을 사용하거나 여분의 bool 데이터 멤버를 사용하여 컨테이너 우선 배열 주위의 numsamples를 주기적으로 채우고 pos. answered와 같은 무언가의 이름을 바꾼다. 5 월 19 일 void operator T sample은 void operator T sample이다. 6 월 8 일 14시 11 분 52 초. oPless ahhh well spotted 실제로 나는 그것이 무효의 연산자 T 샘플 인 것을 의미했지만, 물론 당신이 좋아하는 표기법을 사용할 수 있습니다. Tony D Jun 8 14 at 14 27.Simple Moving Average - SMA. Breaking down 간단한 이동 평균 - SMA. A simple 이동 평균은 여러 기간에 대한 보안의 마감 가격을 더하고이 총액을 기간의 수로 나누면 다른 기간 수에 대해 계산할 수 있습니다. 기간 간단한 이동 평균은 변동성을 완화하고 보안의 가격 추세를보다 쉽게 볼 수 있습니다. 단순 이동 평균이 올라가면 보안 가격이 상승한다는 것을 의미합니다. 아래로 향하면 보안이 가격은 이동 평균에 대한 시간이 길수록 단순 이동 평균이 더 부드럽다. 단기 이동 평균은 변동성이 크지 만 판독 값은 소스 데이터에 더 가깝다. 분석 평균. 이동 평균은 중요한 분석 도구이다 현재 가격 추세와 확립 된 추세 변화의 잠재력 파악 분석에서 단순 이동 평균을 사용하는 가장 간단한 형태는이를 사용하여 보안 i 상승 추세 또는 하락 추세에있는 또 다른 인기있는, 약간 더 복잡한 분석 도구는 서로 다른 시간대를 다루는 한 쌍의 단순 이동 평균을 비교하는 것입니다. 단기 단기 이동 평균이 장기 평균보다 높으면 상승 경향은 반면에 단기 평균을 상회하는 장기 평균은 추세의 하향 움직임을 의미한다. 대중 무역 패턴. 간단한 이동 평균을 사용하는 두 가지 인기있는 거래 패턴에는 죽음의 십자가와 황금의 십자가가 포함된다. 죽음의 십자가가 발생한다 50 일 간단한 이동 평균이 200 일 이동 평균 아래로 넘어갈 때 이것은 더 약한 신호로 간주되어 추가 손실이 저장됩니다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 이상으로 떨어지는 경우 황금 십자가가 발생합니다. 거래량이 많으면 더 많은 이익을 창출 할 수 있습니다.
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