Codigo C Da Média Móvel Ponderada

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 a mudança de bits em vez de dividir, mas não precisar 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 Estou tentando calcular a média móvel de um sinal. O valor do sinal (um duplo) é atualizado em horários aleatórios. Procuro uma maneira eficiente de calcular sua média ponderada no tempo Ove Uma janela de tempo, em tempo real. Eu poderia fazê-lo sozinho, mas é mais desafiante do que eu pensava. A maioria dos recursos que encontrei através da internet calculam a média móvel do sinal periódico, mas as atualizações das minas em tempo aleatório. Alguém conhece bons recursos para isso. O truque é o seguinte: você obtém atualizações em horários aleatórios através de atualização vazia (tempo int, valor flutuante). No entanto, você também precisa acompanhar quando uma atualização cai na janela de tempo, de modo que você configure um alarme chamado no momento N, que remove a atualização anterior de ser novamente considerado novamente na computação. Se isso acontecer em tempo real, você pode solicitar o sistema operacional para fazer uma chamada para um método void dropoffoldestupdate (int time) para ser chamado no tempo N Se esta é uma simulação, você não pode obter ajuda do sistema operacional e você precisa Faça-o manualmente. Em uma simulação, você chamaria métodos com o tempo fornecido como um argumento (que não se correlaciona com o tempo real). No entanto, uma suposição razoável é que as chamadas são garantidas de tal forma que os argumentos de tempo estão aumentando. Neste caso, você precisa manter uma lista ordenada de valores de hora do alarme e, para cada atualização e leitura, você verifica se o argumento de tempo é maior que o cabeçalho da lista de alarmes. Embora seja maior, você faz o processamento relacionado ao alarme (abandone a atualização mais antiga), remova a cabeça e verifique novamente até que todos os alarmes anteriores ao tempo fornecido sejam processados. Em seguida, faça a chamada de atualização. Tenho até agora assumido que é óbvio o que você faria para a computação real, mas vou elaborar apenas no caso. Eu suponho que você tenha um método flutuante lido (int time) que você usa para ler os valores. O objetivo é tornar este chamado tão eficiente quanto possível. Então você não calcula a média móvel sempre que o método de leitura é chamado. Em vez disso, você precomputa o valor a partir da última atualização ou o último alarme, e ajuste esse valor por algumas operações de ponto flutuante para explicar a passagem do tempo desde a última atualização. (I. E. Um número constante de operações, exceto para talvez processar uma lista de alarmes empilhados). Esperemos que isso seja claro - este deve ser um algoritmo bastante simples e bastante eficiente. Otimização adicional. Um dos problemas restantes é se um grande número de atualizações acontecerem dentro da janela de tempo, então há muito tempo para o qual não há leituras nem atualizações e, em seguida, uma leitura ou atualização vem junto. Nesse caso, o algoritmo acima será ineficiente ao atualizar de forma incremental o valor de cada uma das atualizações que está caindo. Isso não é necessário, porque nós só nos preocupamos com a última atualização além da janela de tempo, então, se houver uma maneira de descartar todas as atualizações mais antigas, isso ajudaria. Para fazer isso, podemos modificar o algoritmo para fazer uma pesquisa binária de atualizações para encontrar a atualização mais recente antes da janela de tempo. Se houver relativamente poucas atualizações que precisam ser descartadas, pode-se incrementar o valor para cada atualização descartada. Mas se houver muitas atualizações que precisam ser descartadas, pode-se recalcular o valor a partir do zero depois de deixar as atualizações antigas. Apêndice em Computação Incremental: Devo esclarecer o que quero dizer pela computação incremental acima na frase ajustar esse valor por um par de operações de ponto flutuante para explicar a passagem do tempo desde a última atualização. Computação inicial não incremental: então iterar sobre os atuais relevantes em ordem crescente de tempo: tempo de exibição de motionaverage (sum tempo de atraso). Agora, se exatamente uma atualização cai fora da janela, mas nenhuma nova atualização chegou, ajuste a soma como: (note que é priorupdate, que tem seu timestamp modificado para iniciar o início da última janela). E se exatamente uma atualização entrar na janela, mas nenhuma nova atualização cair, ajuste a soma como: Como deve ser óbvio, este é um esboço áspero, mas espero que mostre como você pode manter a média de que é O (1) operações por atualização Em uma base amortizada. Mas observe uma otimização adicional no parágrafo anterior. Observe também as questões de estabilidade aludidas em uma resposta mais antiga, o que significa que os erros de ponto flutuante podem se acumulam em um grande número dessas operações incrementais, de modo que existe uma divergência com o resultado da computação total que é significativa para o aplicativo. Se uma aproximação é OK e há um tempo mínimo entre amostras, você pode tentar super-amostragem. Tenha uma matriz que represente intervalos de tempo uniformemente espaçados que sejam menores do que o mínimo, e em cada período de tempo armazene a última amostra que foi recebida. Quanto menor o intervalo, mais próxima será a média para o valor verdadeiro. O período não deve ser superior a metade do mínimo ou há uma chance de perder uma amostra. Respondeu 15 de dezembro às 18:12 respondido 15 de dezembro às 22:38 Obrigado pela resposta. Uma melhoria que seria necessária para que o quotcachequot fosse o valor da média total, de modo que não estivemos todos os dias. Além disso, pode ser um ponto menor, mas não seria mais eficiente usar um deque ou uma lista para armazenar o valor, já que assumimos que a atualização virá na ordem correta. A inserção seria mais rápida do que no mapa. Ndash Arthur 16 de dezembro 11 às 8:55 Sim, você pode armazenar em cache o valor da soma. Submeta os valores das amostras que você apaga, adicione os valores das amostras que você inseriu. Além disso, sim, um dequeltpairltSample, Dategtgt pode ser mais eficiente. Eu escolhi o mapa para a legibilidade e a facilidade de invocar o mapa :: upperbound. Como sempre, escreva o código correto primeiro, depois faça o perfil e mude as mudanças incrementais. Ndash Rob Dec 16 11 at 15:00 Nota: Aparentemente, esta não é a maneira de abordar isso. Deixando-o aqui para referência sobre o que está errado com essa abordagem. Verifique os comentários. ATUALIZADO - com base no comentário Olis. Não tenho certeza sobre a instabilidade de que ele está falando. Use um mapa ordenado de tempos de chegada contra valores. Após a chegada de um valor, adicione a hora de chegada ao mapa ordenado juntamente com seu valor e atualize a média móvel. Advertindo isso é pseudo-código: aí. Não totalmente elaborado, mas você consegue a ideia. Coisas a serem observadas. Como eu disse, o acima é pseudo-código. Você precisará escolher um mapa apropriado. Não remova os pares conforme você itera, pois você invalidará o iterador e terá que começar de novo. Veja o comentário Olis abaixo também. Respondeu 15 de dezembro às 12:22 Isso não funciona: ele não leva em consideração a proporção do comprimento de janela de cada valor para. Além disso, essa abordagem de adicionar e depois subtrair é apenas estável para tipos inteiros, não flutuadores. Ndash Oliver Charlesworth 15 de dezembro às 12:29 OliCharlesworth - desculpe, perdi alguns pontos-chave na descrição (dupla e ponderada no tempo). Vou atualizar. Obrigado. Ndash Dennis 15 de dezembro 11 às 12:33 A ponderação do tempo é mais um problema. Mas isso não é o que eu estou falando. Eu estava me referindo ao fato de que quando um novo valor primeiro entra na janela de tempo, sua contribuição para a média é mínima. Sua contribuição continua a aumentar até um novo valor entrar. Ndash Oliver Charlesworth 15 de dezembro 11 no algoritmo 12: 35C para média móvel exponencial de latência zero Última modificação: 2012-08-13 Tenho tentado implementar um ponto de corte de baixa freqüência em c que essencialmente leva um fluxo de números e suaviza a saída ( Filtrando o movimento de alta freqüência), no entanto, é importante que os números ponderados da frente sejam considerados imediatamente, pois os dados são críticos no tempo (é controlar uma base de simulação de movimento usando o resultado de um pouco de software de jogo). Eu tenho um algoritmo de média móvel ponderada trabalhando, mas poderia fazer com algo um pouco mais responsivo no front-end, e eu achei isso: - O pseudo-código é o seguinte: Entradas: Preço (NumericSeries), Periodo (NumericSimple) Variáveis: Fator (0), lag (0) se CurrentBar lt 1 começar ZLEMA Fator de preço 2 (Período1) atraso (Período-1) 2 final, então, começar fator ZLEMA (2Preço-Pricelag) (1 fator) ZLEMA1 fim Ive traduziu-o em Para C e meu código é o seguinte: No entanto, ele não parece se comportar bem como espero. Parece estar quase lá, mas às vezes eu recebo um valor ligeiramente inferior ao de todos os itens na fila (quando eles são todos mais altos). Minha fila e o número de itens nele são passados ​​como parâmetros, sendo que o último é na frente em todos os momentos, também passo um contador incremental a partir de 0, conforme exigido pela função. Eu não tenho certeza de que interpretei o significado do ZLEMA1 corretamente, pois não está claro em seu pseudocódigo, então eu considerei que isso é o último zlema de chamadas e também suponho que o preço realmente significa Price0. Talvez eu tenha feito isso errado. Eu deveria estar copiando os valores calculados zlema reais de volta para minha fila original antes da próxima chamada, eu não mudo a fila original do que simplesmente deslocando todos os valores um para o final e inserindo o mais recente no início . O código que eu uso para fazer isso é: ficaria extremamente agradecido se alguém com uma melhor compreensão da matemática pudesse sanar a sanidade verifique isso para mim, para ver se eu tenho algo um pouco errado. Agradeço muito com antecedência, se você puder ajudar. Em primeiro lugar, agradeço tudo por Sua contribuição, muito apreciada. Isso faz sentido, acho que, então, suponho que o melhor que eu possa esperar é simplesmente uma média móvel exponencial, aceitando que haverá um pouco de atraso, mas isso será minimizado pela ponderação frontal mais pesada do que a dada em tipical ponderada Média móvel também tenho esse algoritmo, mas um problema semelhante na medida em que os valores não parecem bastante corretos (a menos que esta seja a natureza da fórmula). Por exemplo, diga que minha matriz contém 16 valores, tudo 0.4775 - a saída é 0.4983, mas espero que seja 0.4775 Isso parece diretamente para você. Média móvel exponencial. Float ema (float vals, int numVals, int currentSample) static float factor 0 static float lastema 0 float ema if (currentSample lt 1) ema vals0 factor 2.0 ((float) numVals) 1.0) else ema (factor vals0) ((1.0 - factor) lastema) lastema ema return ema Inversamente, as vezes a saída é menor que todas e cada uma das entradas, mesmo que todas sejam mais altas. É chamado da mesma maneira que zlema (.) Acima, com um contador de incremento. A fórmula e o pseudocódigo para este estão aqui: - autotradingstrategy. wordpress20091130exposential-moving-average Obrigado novamente, desculpas pelo meu mal-entendido de alguns dos princípios básicos :( Atenciosamente, Chris J Quanto ao código que postei, você está certo sobre o tamanho da matriz Situação. Isso deve ser facilmente corrigido. Quanto às suas perguntas: 1) A constante do filtro representa um corte de freqüência. Eu usei um Processamento de Sinal Digital (DSP) para esta técnica. En. wikipedia. orgwi kiLow-pas sfilter é uma explicação simples. Você quer a seção de Realização de Tempo Discreto. No meu caso, o A é o RC-Constant de que falam. Portanto, a freqüência que ele corta é acima de 1 (2piA). Se você não tem uma compreensão da teoria do domínio da frequência, isso pode se tornar complicado. No seu caso, quanto maior você fizer A, menor será a frequência que este filtro permitirá, o que significa que irá suavizar cada vez mais a curva. Quanto mais baixo você conseguir, mais ruído é permitido no sistema. Lembre-se de que A deve ser maior ou igual a 1 para ser eficaz. Voltei a colocar o XLS novamente, desta vez sem os números mut rand (). Ajuste a constante A e assista como quotsmoothsquot (ou filtra) as variações de alta freqüência. 2) O último ponto da matriz de entrada tem o valor mais recente. 3) O mesmo é verdadeiro para a matriz de saída. O último é o valor mais recente. 5) O NUMVALS é arbitrário. Você pode adicionar continuamente à matriz de entrada e saída, quantas vezes você quiser e não afetará o filtro. Em particular, usei 49 pontos. Mas eu posso excluir facilmente os últimos 20 e as primeiras 29 saídas permaneceriam as mesmas. A função não é baseada em quantos pontos estão sendo usados. Gostaria de mencionar que desenvolvi essa função para uma conversão única. Se você quisesse fazer uma conversão para o próximo valor, você poderia tentar algo mais simples (como anexado). Novamente estou enferrujado em c. Espero que isso esteja certo. A única coisa que você precisaria fornecer é a entrada e filtro constante. Avise-me se isso ajudar.